Gaegul's devlog

저번 게시글에 이어 OOD 논문 리뷰를 진행해 보려 합니다. START ☞ Transfer Representation-Learning for Anomaly Detection / Jerone T.A.Andrews, Thomas Tanay (ICML 2016) 논문을 들어가기 앞서 생소했던 Representation Learning에 관해 찾아보았다. *Representation Learning Feature Learning 이라고도 하며, 머신러닝은 Feature들로 인해 성능이 좌우된다. 이렇게 머신러닝이 가진 한계점을 극복하기 위해 데이터의 표현에서 출력 값을 찾아가는 과정 뿐만 아니라 데이터의 표현 자체도 같이 학습을 시키는 것이 Representation Learning 이다. 예를 들면, Auto..

이상 탐지(Out-Of-Distribution Detection)를 큰 토픽으로 세부적인 다양한 방법을 작은 토픽으로 분류하여 논문 리뷰를 해보도록 하겠다. 제가 가장 관심있는 분야인 만큼 상세히 논문 리뷰를 기록하기 위해 본 블로그에 글로 적게 되었다. ENHANCING THE RELIABILITY OF OUT-OF-DISTRIBUTION IMAGE DETECTION IN NEURAL NEWORKS. / Shiyu Liang, Yixuan Li, R.Srikant (ICLR 2018) 본 논문에서는 Softmax 로 나온 각 Class의 확률값들을 OOD(out of distribution)와 ID(in-distribution)으로 명확하게 분류하기 위해 몇가지 지표를 제시한다. 이미 학습이 끝난 ne..

같은 대학원생 친구의 적극 추천으로 읽게 되었다. 자신이 이 책을 대학원 진학 전에 읽었으면 얼마나 좋았을까 하면서.. 일단 이 책은 대학원생 또는 대학원을 준비하는 분들께 정말 도움이 될 것 같다. (대학원 재학중에 연구 주제를 정하기 어렵거나 대학원의 결정의 중요 순위를 결정하기에 도움이 될 듯하다.) 나 역시 석사 1기에 재학중이어서 첫 연구를 시작함에 어려움이 있지만 (사실 아직도 어려운것은 사실이다.) 이 책을 읽고 방향성에 도움을 받았다. 이 글을 읽는 분들도 한번 읽어보길 적극 추천한다. 글의 구성은 각 저자들의 스토리로 풀어 나간다. (e.g. 엄태웅 박사과정생편, 최윤섭 박사편, 권창현 교수편) 먼저, 가장 기억에 남는 최윤섭 박사편의 리뷰를 해보겠다. 세 박사님들과 KAIST학생들의 질..

본 개념은 Data Mining: Concepts and Techniques (Jiawei Han, ‎Jian Pei, ‎Micheline Kamber)서적을 바탕으로 합니다. 안녕하세요. 저번 포스팅에서는 닫힌 패턴과 최대 패턴에 관해 알아 보았습니다. 이번 포스팅에서는 빈발 패턴을 찾는 알고리즘을 조금 더 세부적으로 알아보겠습니다. 연관규칙 알고리즘을 효율적으로 탐색하기 위해서는 다양한 알고리즘이 적용될 수 있습니다. 효율적인 알고리즘이 왜 필요한가? 라는 질문엔 이렇게 답할 수 있겠습니다. 거래에서 나타나는 모든 항목들의 집합(item set)을 I 라고 할 때, 모든 가능한 부분집합의 개수는 공집합을 제외하고 M 개 입니다. 그리고 모든 가능한 연관규칙의 개수는 다음과 같습니다. 가능한 부분집합의..

본 개념은 Data Mining: Concepts and Techniques (Jiawei Han, ‎Jian Pei, ‎Micheline Kamber)서적을 바탕으로 합니다. 저번 포스팅에서 Apriori와 FP-Growth를 보았습니다. 이번 포스팅엔 빈발 패턴을 구할 때 계산량을 줄이기 위한 알고리즘인 MaxMiner 과 CLOSET에 관해 알아보도록 하겠습니다. 설명하기 이전에 Closed Pattern과 Max-Pattern의 기본 개념에 관해 잠깐 알아보도록 하겠습니다. 아래는 Closed Pattern과 Max-Pattern을 잘 설명하는 그림입니다. *Closed Pattern : An itemset X is closed if X is frequent and there exists no s..