아트플로우 (랩장 조원양)

장소: 공덕창업허브센터 참가자: 윤현근, 전민종, 임하경, 이지은, 김훈민, 이준석, 허귀석(화상) <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝>에 대해 랩원끼리 돌아가며 발표하였습니다. ---- 이지은님의 4장 ‘머신러닝의 기본요소’ 1. 머신 러닝의 네가지 분류(지도 학습, 비지도 학습, 자기 지도 학습, 강화 학습) 2. 머신 러닝 모델 평가(단순 홀드아웃 검증, K-겹 교차 검증, 셔플링을 사용한 반복 K-겹 교차 검증) 3. 데이터 전처리, 특성 공학, 특성 학습 4. 과대적합과 과소적합 이렇게 머신러닝의 기본 요소를 배우고 기

지난 모임에 이어 Object Detection 논문 리뷰를 이어서 진행했습니다. 1. SSD (Single Shot Multibox Detector): 전민종 2. Feature Pyramid Networks for Object Detection: 임한동 3. Focal Loss for Dense Object Detection: 조원양 그리고 "케라스 창시자에게 배우는 딥러닝" 에서는 • 2장 "신경망의 수학적 구성요소" 파트를 이준석 이 발표해 주셨습니다. 강화학습에서는 • "강화학습의 정의와 Markov cha

아트플로우 랩에서는 "Vision"을 중심으로 다양한 머신러닝 기법을 실험하고 연구합니다. 최종 목표는 "Vision" 분야에서의 AutoML 구현 입니다. 목표를 달성하기 위해 매 기수마다 단계별 연구를 진행할 예정입니다. 이번 기수는 다음과 같은 내용으로 진행합니다 주제: Object Detection • 관련된 논문 리뷰 • 모델 구현 • 경진 대회 참여 또한 앞으로의 연구를 위해 "Deep Reinforcement Learning Hands-On" 이라는 책으로 강화학습 스터디를 진행합니다. 순서: •

참가자: 조원양, 박성은, 윤현근, 김훈민, 임하경, 임한동, 허귀석(화상으로) 오늘 스터디 날짜가 아닌 주임에도 불구하고 AI R&D 그랜드 챌린지에 참가하기 위해 선릉에 있는 디캠프에 모였습니다. 그랜드 챌린지에 대한 트랙별 세부 문제(상황인지, 문자인지, 청각인지, 제어지능)에 대해 설명을 듣고 대회 룰 및 유의사항에 대해 의논하였습니다. 이어 서로 각자 어떤 프로그램으로 데이터셋을 돌릴지 고민해보기로 했고, 4월 27일까지 첼린지에 참가하기 위해 데이터셋을 돌려보고 준비하기로 했습니다. 그리고 이틀에 한번씩

*장소: 서울창업허브(공덕) *강성균, 윤현근, 이준석, 이지은, 허귀석, 조원양, 임하경, 전민종, 김훈민, 박성은, 임한동(총 11명) 첫 스터디 시작으로 인해 다함께 자기소개를 간단하게 가진 후 앞으로 랩이 어떠한 방향으로 나아갈지 진행 및 논의하였습니다. 조원양랩장님께서 다음과 같은 일정으로 3시간동안 진행해주셨습니다. 15:00~16:30 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN 논문리뷰 16:40~17:40 Reinforcement Learning(What is Reinforcement Lea