[DL] BERT와 GPT로 배우는 자연어 처리 후기
Transformer 기반 자연어 처리 모델 뿌시기
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2022
2021
[Speech] Multi-channel Speech Separation (다채널 음성분리)
다중 마이크를 이용한 음성 분리 모델 정리
[신호처리] Reverberation(잔향)과 RT60
잔향이란 무엇인가, 잔향의 정도를 측정하는 기준
[기타] 면접 부수기
글로벌 IT 면접관들이 알려주는 면접 꿀팁 소개
[기타] 취업과정 느낀점 끄적끄적
음원분리, 기술면접, 임원면접
[DL] PyTorch에서 Learning Rate Scheduler 그리기
PyTorch에서 epoch에 따라 변하는 learning rate plot
[Speech] Sound Perception 소리의 인지
SPL & Loudness : 물리음향적 소리크기와 심리음향적 소리크기
[Speech] 음성인식 개론
음성인식 task 문제 정의와 역사
[DL] AI 직군 입사시험, AI 대학원 시험 및 면접 준비 (3)
딥러닝 기초 정리
[DL] AI 직군 입사시험, AI 대학원 시험 및 면접 준비 (2)
딥러닝 기초 정리
[DL] AI 직군 입사시험, AI 대학원 시험 및 면접 준비 (1)
딥러닝 기초 정리
[기타] VS Code 단축키 정리
VS code 개발과정에 편리한 단축키 모음
[기타] No hello rule
Please dont’t say just hello in chat
[기타] LaTeX 사용법
자주 쓰는 것 메모
[Python] 파이썬 프로세스 이름 바꾸기
setproctitle
[Algo] 전화번호 문자 조합 : LeetCode-17
itertools.product()를 이용한 방법과 DFS를 이용한 방법
[Speech] Auditory Filter Bank (필터뱅크)
필터뱅크란 무엇인가?
[Speech] Conv-TasNet 톺아보기 (1)
Time-domain single-channel speech separation, Conv-TasNet 분석 및 정리 (1) : 전반적인 모델 구조
2020
[통계] Estimation - MLE (Maximum Likelihood Estimation)
Detection and Estimation Series - MLE 왜 log likelihood
[통계] Estimation (3) - CRLB (Cramer-Rao Lower Bound)
Detection and Estimation Series - CRLB를 왜 쓰는지? 구하는 방법
[통계] Estimation (2) - MVUE (Minimum Variance Unbiased Estimator)
Detection and Estimation Series - MVUE 란? 정의 및 존재
[통계] Estimation (1) - Unbiased Estimator (불편 추정기)
Detection and Estimation Series - Unbiased Estimator의 정의와 왜 unbiased 해야 하는지
[통계] Estimation (0) - Detection Estimation의 개념
Detection and Estimation Series - Estimation 이란
[ML] Naive Bayes Classifier (나이브 베이즈 분류)
나이브 베이즈 분류의 가정과 이론
[통계] Sample Variance (표본분산)을 구할 때 n-1을 나누어주는 이유
베셀의 보정과 그 이유에 대해 알아보자
[신호처리] Least Mean Square(LMS) Algorithm
Stochastic Gradient Decent과 LMS Algorithm
[ML] Decision Tree(결정트리)
결정 트리의 장점과 단점, CART 알고리즘
[Git] 오픈소스 (Open-source) 프로젝트 기여하기
Repo 최신화, Branch, Pull Request
[Data Structure] 힙 (Heap)
힙 자료구조란 무엇이고 어떻게 사용하는가?
[신호처리] Mean Squared Error(MSE)에 대한 고찰
도대체 MSE가 뭔가? 장점과 단점, 대안
[DL] Loss Functions (손실함수)
정의와 예시
[DL] Activation Functions (활성화 함수)
다양한 활성화 함수들에 대한 고찰
[Random Process] Random Variables
Random Process의 기반이 될 확률론에 대한 기본 정의
[DSP] Fourier Series
주기 신호에 대한 푸리에 급수 표현
[Git 03] 가장 위험한 git 실수 6가지와 빠른 수습 방법
기사 그대로이지만 너무 컨텐츠가 좋아서 일단 저장
[Git 02] CLI 기반 버전관리
CLI를 이용한 git 설치부터 버전관리까지
[Git 01] Overview
분산형 버전 관리 시스템(DVCS) Git에 넓은 이해
[DSP 04] Sampling of Continuous-Time Signals
Aliasing과 A/D 변환의 탐구
[DSP 03] Z-Transform & Discrete-Time LTI System
이산시간 신호 및 시스템의 분석
[DL] 신경망 매개변수의 변환과 합성곱의 개념
Yann LeCun 교수님의 NYU Deep Learning 강의 - CNN 개념잡기
[Random Process 01] Probability Theory(확률론)
Random Process의 기반이 될 확률론에 대한 기본 정의
[Test] 나는 돌덩이 (Title)
[Test] 이태원 클라쓰 중 (Exerpt)
[DSP 01] LTI System
신호처리의 기초 LTI system 의 정의와 왜 사용하는지
[Data Structure] Hash Table (해시 테이블)
Abstract data structure: Hash table