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Robotics

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OLC(Open software Learning Center) 웹사이트 TED, Coursera, udacity... 이들의 공통점은 open과 share를 모두 지향하고 있다는 점이다. 우리나라는 이들에 비해서 다소 보수적이지만, 오늘 전자신문에서 우연히 글을 보고 가입을 하게된 사이트인데, 일부는 유료강의 이지만 가격이 저렴하고, 내용도 괜찮다. 좋은 시도이다.맨날 open, share를 외치고 있지만, 공개는 빼앗기는 것으로 여겨지는지.. 남에것을 잘 쓰고는 있지만, 내꺼는 감춘다. 어쨋듯.. http://olc.oss.kr/main.jsp 컨텐츠만 많이 확보하면 좋은 웹사이트로 태어날 것 같다. 사족이지만,그런데.. 우리나라 웹사이트는 한결같이 프레임이 비슷하다.. 뭔가 첫페이지부터 많은 정보를 포함하고 있고, 갑갑하고, 복잡하다. 웹페이지 디자이너가 한 사람 뿐인가..
C++ Linear algebra library C++ 기반 선형대수 라이브러리. 속도도 괜찮다고 함. 참고. http://arma.sourceforge.net
지식효과 어느날 우연히 검색을 하다가 '지식효과'라는 용어에 대한 설명을 듣고 재미있어서, 글을 남겨본다. * 원본 : 네이버의 생활속의 심리학 , http://navercast.naver.com/contents.nhn?contents_id=11350 중요한 것은, 심리학자인 브랜스포드와 존슨이 수행한 것으로, 바로 깊은 이해와 기억 즉, 학습은 우리들이 갖고 있는 지식(사전 배경 지식)과의 연결이 필수적인 것이라는 점을 보여주기 위한 것이다. 일부러 글의 내용을 돌려 표현하고 추상적으로 서술하여 피험자들로 하여금 글 이해와 기억에 필요한 배경 지식을 동원하는 것이 어렵도록 문단을 만든다는 것이다. ... 배우고 가르치기의 출발은 이미 알고 있는 것과 연결짓기모든 인지 활동에 사전 배경 지식이 중요하기에, 가르치..
Google and the Mind 논문 : Thomas L. Griffiths, Mark Steyvers, and Alana Firl, "Google and the Mind, Predicting Fluency with PageRank", Psychological Review Vol 18. No. 12, 1069-1076, 2007 다운로드 : http://cocosci.berkeley.edu/tom/papers/google.pdf UC Berkeley의 심리학 교수인 Griffiths의 2007년도 논문이다.(참고로 이 교수의 웹사이트를 방문해보면 재미있는 논문들이 많이 있다.(http://cocosci.berkeley.edu/tom/) 심리학과 공학의 융합을 목표로 하는 나에게 이 분의 논문들은 발상의 전환을 만들어주거나 새로운 시각을..
나이브 베이즈(Naive Bayes) (image from Google.) 어떤 뚜렷한 원인은 알 수 없으나, 기존에 모아놨던 데이터에서 어떠한 인과관계를 분석하여 결과를 예측할 때 확률이라는 것은 좋은 도구로 사용될 수 있다. 예를들어, 병을 진단할때, 정확하지는 않지만 흔히 기침을 하거나 몸에서 열이나고 콧물이 나거나 하는 등의 증상이 보이면 우리는 감기라는 것을 예측할 수 있다. 즉, 이런 {f1, f2, f3...} 라고 하는 정보들로 감기라는 {label}을 예측할 수 있다. 다른 예를 들어볼까.. 흔히 쉽게 설명하기 위해 문서의 분류문제(document classification)나 스팸 메일의 분류문제(spam mail classification)를 많이 예로 설명한다. 스팸 메일의 분류문제를 예로들어보면, 스팸으로 분류할 것이..
라쇼몽(Rashomon Effect,羅生門) 효과 (사진출처 : 일현미술관) Wikipedia에서 정의하기를, The Rashomon effect is the effect of the subjectivity of perception on recollection, by which observers of an event are able to produce substantially different but equally plausible accounts of it. 즉, 기억의 주관성때문에 같은 사건을 관찰하더라도 서로다르게 기억된다는 것이다. 위의 사진에서 난데없이 두 스모선수가 합성되어 있는데, 이것은 결국 같은 장면의 사진이, 보는 사람에 따라서 다르게 해석될 수 있다는 것을 의미한다. 왜 이런 효과가 발생하는 것일까? 본인은 전문가가 아니라서 어떻게 ..
BM(Boltzmann machine)과 RBM(Restricted Boltzmann machine) * Reference : http://www.mit.edu/~rsalakhu/papers/dbm.pdf 자세한건 모르겠고, RBM과 BM의 네트워크 구조 차이는 아래와 같음. 위에 링크걸어둔 레퍼런스 논문에서 사용된 그림인데, 보는것과 같이 각 Layer(v 또는 h)에 존재하는 node들이 서로 연결이 되어있냐 없냐의 차이. 정확한 이유는 잘 모르겠으나, 같은 Layer에 있는 것들끼리 서로 직접적인 영향을 주지 않기때문에, conditional independent한 관계로 해석할 수 있기때문인거 같음.
python for windows에 igraph 설치시 pycairo 설치방법 이전에 python에서 그래프로 데이터를 표현할 때 networkx를 썼었는데, networkx도 괜찮은데, igraph가 더 괜찮다고 해서 설치를 해봤다. 매뉴얼만 보면 어렵지 않다. installer를 이용해서 한큐에 딱 설치되면 좋겠지만.. 누군가 조금만 고생해주면 좋겠는데 말이지..ㅋㅋ 이 package가 다양한 package와 연동되서 돌아가기 때문에 좀 그런가보다.. 어쨌든.. 설치는 아래와 같이.. igraph가 그래프를 그리는데 cario라는 라이브러리를 사용하는데 1. http://ftp.acc.umu.se/pub/gnome/binaries/win32/pycairo/1.8/ 에서 python 2.6 또는 2.7 버젼용 installer를 다운받아서 설치한다. 2. pycairo를 설치한 ..

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