[이전 글] 2024.01.24 - [Lectures/CS224W] - Introduction 그래프가 왜 중요한지는 그래프를 공부하기 시작한 사람들이라면 알 것이라 생각되기에 생략하겠다. 그래프의 종류는 정말 다양하다. Graph in Deep Learning 이러한 그래프는 구조적으로 다른 데이터와 다른 형태적 특징을 가지기에 가장 흔히들 생각하는 이미지와는 또 다르게 딥러닝 적용 방식을 생각해야한다. 이를, 그림으로 표현하면 다음과 같다. 그래프를 input으로 주면 graph convolutions와 같은 그래프 모델을 통해 graph의 embedding을 딥러닝의 과정에 걸처 학습한다. 이후 prediction과정에서 원하는 task에 맞게 모델을 학습시키면 된다. 과거에는 모델이 잘 학습 할 ..

딥러닝을 배우면서, 알게되는 Stanford university의 위대함! 비록 최신 강좌는 아니지만, 지금 보는데 아무런 불편함이 없고 기본 개념을 익히기에 충분히 아주 좋은 강좌를 유튜브에 무료로 제공하는 학교이다. 나 같은 경우도, Andrew Ng(앤드류 응) 교수님에 대해 알게되면서 Stanford의 CS코스에 대해서 알게 되었다. 그렇기에, 딥러닝을 더 먼저 배우고 싶은 분들은, 앤드류 응 교수님 강좌를 적극 추천한다. 영어로 되어있는게 문제라면, 앤드류 응 교수님 강좌는 네이버 부스트코스에서 한글 자막을 제공하고 있으니 참고하면 좋겠다. (단, 4단계까지만 자막을 제공하는데 유튜브로 확인해보면 이후 강좌들도 존재한다. 잊지말고, 해당 강좌는 유튜브로 공부하길 바란다.) https://www...

오늘은 처음 들으면 굉장히 헷갈리는 Deep Learning과 Machine Learning에 대해 알아보자. 학부 3학년쯤부터 Deep Learning이라는 것을 처음 접하게 되었다. 당시, Deep Learning과 Machine Learning을 혼용하여 사용하는 경우를 많이 봤고, 그렇기에 나 역시 동일한 말로 인지하고 있었다. 그러나, 대학원에 들어오고 나서야 이걸 제대로 할 필요가 있다는 것을 깨달았다. 그래서 알아본 Deep Learning? Machine Learning?이다. 가장 먼저 당연히 알고 있던 사실은 AI 분야 둘 다 속한다는 것이다. 문제는 Deep Learning과 Machine Learning의 하위 관계이다. 먼저 알고 있던 것은 Deep Learing이 Machine ..