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  [자격증] AIFB AICE Associate 합격 후기 💡 AIFB 란 (최근 AICE 로 명칭이 바뀌었다) AIFB 자격 시험은 기업 AI 실무 역량을 검정하는 민간자격 시험으로 KT 와 한국표준협회가 공동으로 주관하는 시험에 해당한다. 자격 시험에는 3가지 트랙 중 하나를 선택해 응시할 수 있는데, 필자는 Basic , Associate, Professional 중 Associate 시험에 응시했다. 시험에 대한 자세한 내용과 설명은 아래 링크를 참고하면 큰 도움이 될 것 같다. https://aifb.kt.co.kr/certi/mainSub AIFB aifb.kt.co.kr https://contents.premium.naver.com/maekyung/jobschool/contents/220307173301411Fg 토익, 한국사도 아닌 AI 실무자격인.. 2022.08.02

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  R 강좌 : 정책효과 분석 : 이중차분법 DiD, 삼중차분법 DDD 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글 입니다. 강좌영상 ① 더미변수 ◯ 더미변수 • 남여 임금격차 : Y = α + β•Educ + ϒ•male + u • Y = α + β•Educ + ϒ•male + u Y_m = α + β•Educ + ϒ•1 + u Y_f = α + β•Educ + ϒ•0+ u ----------------------------------------- Y_m - Y_f = ϒ → 해석 : 여성에 비해 남성은 ϒ 만큼 임금을 더 (덜) 받는다. • 로그 차분인 경우에는 상대적 변화율을 의미한다 : lnY = α + β•Educ + ϒ•male + u ↪ lnYm - lnYf = (Ym - Yf)/Yf = 여성대비 남성 임금의 상대적 변화율 = 100•ϒ ↪ 해석 : 여성에 비해 남성은.. 2023.05.09

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  Pytorch Geometric Basic code 📌 아래 블로그의 코드와 Pytorch Geometric 라이브러리 설명을 참고해 공부했습니다. https://baeseongsu.github.io/posts/pytorch-geometric-introduction/ 예제를 통해 알아보는 PyTorch Geometric 5 Basic Concepts 다음 글은 PyTorch Geometric 라이브러리 설명서에 있는 Introduction by Example 를 참고하여 작성했습니다. baeseongsu.github.io https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/introduction.html# Introduction by Example — pytorch_geometric documentatio.. 2022.09.30

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  [인공지능] 딥러닝 모델 경량화 📌 경량화 : 딥러닝 모델 사이즈를 줄이기 모델 경량화는 하드웨어와 연관이 많이 되어있음 딥러닝 모델의 크기는 계속 커지고 있기 때문에 하드웨어에서 잘 동작시키기 위해서 관련 연구가 필요함 📌 Ever Increasing Model Size 모델 크기가 커지는 이유는 정확도 때문 → 모델의 크기가 커질 수록 representation power 가 증가 📌 Downside 모델 크기를 늘려 정확도를 증가시키는 것은 2가지 단점을 불러일으킨다. 연산량 증가 메모리 점유율 증가 : 메모리에 모델 파라미터를 올려서 구동 (저장) → 메모리가 작은 휴대폰, 임데디드 시스템에서는 거대한 AI 를 동작시키기 어려움 메모리 bandwidth 증가 : 메모리로부터 CPU 또는 GPU 로 데이터를 전송해야 하는데, 이때.. 2022.06.21

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  [Causal ML] 강연자료 정리 ◯ Causal representation learning 출처 • 복잡한 학습 모델의 특성에 대해 이해하기 위해 최근 딥러닝 분야에서 인과추론에 대한 관심이 높아지고 있다. • causality 를 활용한다면 관찰된 상황과 다른 환경에서도 robust 한 예측을 할 수 있으며 데이터 사이의 인과관계도 파악할 수 있기 때문에 causality 관점이 반드시 필요하다. causality 를 통해 ML 의 한계점을 극복할 수 있다. • 딥러닝 창시자 요슈아 벤지오는 AI 를 개발할 때 인지능력을 더한다면 머신러닝과 관련된 문제들이 설명 가능하게 될 것이라 전망했다. 사람이 의식하는 인지능력을 실현할 수 있는 새로운 학습 모델이 필요하다며 인과학습의 중요성을 언급했다. ◯ Causal machine learn.. 2023.05.06