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Random number generation using C++ TR1 C++ TR1으로 특정 확률분포를 가지는 랜덤 수를 생성하는 방법 (구현) http://www.johndcook.com/cpp_TR1_random.html http://preshing.com/20111007/how-to-generate-random-timings-for-a-poisson-process http://telliott99.blogspot.kr/2010/02/replot-poisson-example-with-python.html
퍼듀대 2011년 Machine Learning Summer School Youtube 동영상 리스트 : http://www.youtube.com/playlist?list=PL2A65507F7D725EFB&feature=view_all웹사이트 : http://learning.stat.purdue.edu/mlss/mlss/start (접속안됨)시간을 내서 한번은 봐야 할...서버접속이 안되니 강의노트는 다운받을 수 없음.
Restricted Boltzmann Machine(볼쯔만 머신) 요즘 한창 machine learning분야에 기존의 state-of-the-art를 갈아치울 것이라 기대를 받고있는 deep learning, deep architecture가 떠오르고.. (아니 이미 떠 올랐다.)Google에서도 Stanford의 Andrew Ng.를 중심으로 practical하게 large scale의 이미지를 대상으로 적용을 하였으니... deep structure, deep network에 대해서 논문이나 튜토리얼을 찾다보면, 흔하게 나오는게 DRBM(Deep Restricted Boltzmann Machine)이나 DBN(Deep Belief Network)이다. 그래서 몇일에 걸쳐 이 두가지에 대해서 공부하고 정리를 해볼려고 한다. 구글링을 해보면 튜토리얼이 참 많이 나오니..
구글이 인간 뇌 본뜬 인공 신경망 개발? 아래는 매트로 신문에서 발췌한 기사중 일부입니다. (http://www.metroseoul.co.kr/news/articleView.html?idxno=195403)해외기사 : http://www.digitalstrategyconsulting.com/intelligence/2012/06/google_brain_simulator_uses_16.php 구글, 인간 뇌 본뜬 인공 신경망 개발 구글의 비밀 연구소 '구글 X'가 사람의 뇌를 흉내 낸 인공 신경망에 대한 연구를.... .... 몇 년 전부터 1만 6000개의 컴퓨터로 연결된 인공 신경망을 개발해왔다.... 이 인공 신경망은 사람의 도움 없이 유튜브에서 찾은 1000만 개의 이미지 가운데 고양이를 식별해내는 작업을 성공적으로 수행...... 1만 6..
OCW의 확산 우리나라 대학들은 OCW의 중요성을 인지하지 못하는 것인가.. 미국의 유명대학들은 앞다퉈서 OCW확산에 앞장서고 있다. 왜? OCW의 큰 목적중 하나는 고등교육기회의 제공과 확산을 통해 대학에 들어가야만 받을 수 있는 교육의 기회를 누구라도 받을수 있게하자는 취지일 것이다. 아마도 대학을 가고자하는 이들에게 직접적으로 장학금을 지원하는 정책을 지양하고, 대학이 OCW를 확산시킬수 있도록 투자하여 좀더 많은 사람들이 기회를 얻을 수 있게해서, 잠재적으로 큰 효과를 거두게 한다는 합리적 사고를 지향하는 미국인들에게는 어쩌면 당연하게 받아들여 질 수 있는 정책일지도 모르겠다.. 어쨌든, coursera.org에서는 다양한 대학 강의들을 잘 정리하여 공개하고 있는데, 세계 모든사람들을 대상으로 하고 있지만, 모..
비모수 베이지안 모델(Bayesian Nonparametric Models) 기계학습(Machine Learning) 분야에서 통계나 확률적인 방법으로 접근하여 문제를 해결하려고 시도하는 것은 자연스러운 접근방법일 것이다. 이미 어떤 데이터를 학습시킬 것인지 그 데이터의 특성을 우리가 사전에 완전히 알고 있다면 모를까, 대부분 그렇지 않을 것이고 따라서 불확실성(uncertainty)을 데이터가 가지고 있다고 봐야하기 때문에 그 데이터를 커버할 수 있는 학습모델을 선정할 때에 가장 먼저 자연스럽게 떠오르는 것이 확률적 방법일 것이라 생각한다. 기계학습분야에서 통계적 방법을 사용하는 이유는, 데이터들이 가지는 어떤 특징들의 분포(distribution)를 보고 다음에 들어오는 새로운 데이터가 어디에 많이 포함되는지를 보고 그 데이터를 분류하기 위한것이다. 그런데.. 우리가 학습문제..
파리만 날리는 wiki는 버리겠어.. 블로그에 글을 안 올린지도 꽤 지났는데, 꾸준히 사람들이 방문하는데..블로그의 메뉴는 카테고리로 만들어져 있지만, 몇개월전에 쓴 글을 다시 업데이트 한다거나 하는 것은 사실 어렵다.(아니 귀찮다.)그래서 wiki로 글들을 관리하고 정리하고 싶어서 거금(?)을 들여서 도메인네임이랑 가상호스트까지 구입하여 가동했지만.. 결론은 나 좋은것 밖에 없다...원래의 의도였던, 지식의 공유 취지는 어려울것 같다는 것.. 검색엔진에도 빈익빈부익부 현상이 일어나고 있는것이다. 일반 문서와는 다르게 Hypertext의 특성을 잘 이용한 대표적인 검색엔진인 구글검색엔진의 기본 검색 알고리즘인 pagerank는 링크가 많이 연결된 페이지일수록 페이지의 검색순위를 높여주는 방식이기 때문에, 검색엔진을 통해 대부분의 사람들이 그..
Bayesian Nonparametrics: Hope or Hype? 참고 : http://people.seas.harvard.edu/~rpa/nips2011npbayes.html NIPS 2011 워크샵에서 비모수 베이지안에 대해 토론이 있었던 모양이다.이 워크샵 Description은 아래와 같다. Bayesian nonparametric methods are an expanding part of the machine learning landscape. Proponents of Bayesian nonparametrics claim that these methods enable one to construct models that can scale their complexity with data, while representing uncertainty in both the..

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