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성장通
Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data Yang, L., Kang, B., Huang, Z., Xu, X., Feng, J., & Zhao, H. (2024). Depth anything: Unleashing the power of large-scale unlabeled data. arXiv preprint arXiv:2401.10891. Abstract 이 논문은 단안 깊이 추정(Monocular Depth Estimation)을 위한 Foundation Model로써 'Depth Anything'을 제시한 논문이다. 새로운 기술 모듈을 추구하지 않고 비교적 심플한 아키텍처를 사용했음에도 불구하고 강력한 성능을 보이고 있는..
* 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 딥러닝의 정석 니틴 부두마, 니킬 부두마, 조 파파 저 최재훈, 차성재 옮김 딥러닝의 정석 - 예스24 선형대수학과 확률로 시작하는 딥러닝의 정석 실전에서의 구현을 위한 파이토치 기반 소스 코드 제공 『딥러닝의 정석 (2판)』은 딥러닝의 기본과 본질에 집중하여 독자들이 폭넓은 이론과 실 www.yes24.com 간단 서평 2022년 ChatGPT의 등장 이래 AI 기술이 급격히 발전하며 '인공지능'의 개념은 일상 속으로 깊이 침투했고, 그중에서도 '딥러닝'에 대한 관심도는 기하급수적으로 늘어났다. 과거에는 일부 규모가 있는 기업에서만 인공지능 기술을 연구하고 서비스하였지만 요즘에는 대기업은 물론 작은 스타트업에서도 인공지능 서비스를 심심치 않..
관계형을 그래프로 전 세계의 기술 팀은 데이터 관리 문제를 해결하는 방법 중 하나로 그래프 데이터를 채택하고 있다. 그래프 데이터 형식이 기존의 관계형 솔루션 대비 가지는 이점은 데이터 내 관계 모델링, 저장 그리고 검색을 하는데에 있어 유용성을 들 수 있다. 이러한 이점이 부각되는 문제에서 관계형 솔루션을 사용하고 있었다면 그래프 데이터 솔루션으로의 이동을 고려해 볼 만하다. 하지만 이를 위해서는 데이터의 변환 및 통합이 필요한데, 관계형으로 구축된 데이터를 처리하는 과정에서 종종 어려움을 겪곤 한다. 이러한 어려움을 최소화하기 위해, 우리는 그래프 데이터 어플리케이션을 시작하기 위한 공통 과정을 정의하고 표준화할 것이다. 또한 Customer360(이하 C360) 예제를 이용해 관계형과 그래프 기술을..
서비스를 고려한 추천시스템 성능 평가 방법론 일반적인 머신러닝과 마찬가지로, 추천시스템 또한 실제 서비스에 배포하기 전에 성능을 평가함으로써 모델의 안정성을 확인할 수 있다. 그러나 추천시스템의 경우 평가 방식이 일반적인 모델과 다소 다른 평가 방법을 가지기도 하며, 실제 서비스에 적용할 때 고려해야 될 사항이 좀 더 많은 편이다. 가장 먼저 '추천'이란 태스크의 특성상 정답이 모호한 경우가 많으며 실제 서비스에 적용할 경우 트렌드의 변화에 따른 인기 상품의 변화와 같은 이유로 모델의 성능과 별개로 사용자 만족도가 급격히 감소하거나 Long-tail 문제, False Positive 문제와 같이 결과의 Skew를 일으킬 수 있는 문제 또한 존재한다. 그렇다면, 추천시스템은 어떻게 평가해야 하고, 또 어떻..
*한경MOOK로부터 도서를 제공 받아 작성된 리뷰입니다. 한경무크 CES 2024 손재권 외 4인 저 한경무크 CES 2024 | 손재권 - 교보문고 한경무크 CES 2024 | ‘한국경제신문 X 더밀크’ CES 콘텐츠 최강자들이 만났다!★ 12년째 취재! CES 전문가 더밀크 손재권 대표의 CES 2024 심층 리뷰 ★ ★ CES 2024에서 포착한 주목해야 할 키 인사이트 product.kyobobook.co.kr 간단 서평 글로벌 테크 트렌드를 알고 싶다면 고개를 들어 CES를 보아라! 1960년대부터 매년 개최되어 온 CES(The International Consumer Electronics Show)는 전세계의 신기술들이 한 자리에 모이는 글로벌 전자제품 박람회이다. 처음에는 TV, 오디오나 ..
그래프의 다중성 그래프 모델링을 진행하다 보면 두 정점 레이블 간 관계가 여러 개 존재하는 경우가 종종 있다. 대다수의 그래프 데이터베이스에서는 모든 간선 레이블을 다대다로 표현하며, 이렇게 표현된 모든 정점은 특정 간선 레이블을 사용해 다른 많은 정점과 연결될 수 있다. ERD에서는 이를 many-to-many라고 부르며 UML에서는 0..* to 0..*라 표현한다. 이러한 개념이 바로 다중성(multiplicity)이다. 다중성이란, 그룹이 가질 수 있는 최대 허용 cardinality 범위를 가리키는 말로, 인접한 정점 그룹이 한 정점 그룹과 맺을 수 있는 간선 레이블 수의 최대치를 가리킨다. 그래프 스키마 언어로 다중성 모델링하기 그래프 스키마에 다중성을 적용하려면 인접한 정점 그룹의 종류를 이..