전체 글19 [DL] SuperResolution in Magnetic Resonance Imaging 1. Super-resolution MRI through Deep Learning (Qing Lyu et al, 2018 ) Two SOTA NN for CT denoting and deblurring, transfering them for super-resolution MRI Two-fold resolution enhancement 2. CT Super-resolution GAN Constrained by the Identical, Residual, and Cycle Learning Ensemble(GAN-CIRCLE) Reference of [1] 3. MRI Super-Resolution with Ensemble Learning and Complementary Priors ( Qing Lyu et .. 2020. 4. 1. [DL] ML/DL 공부자료 모음 워낙 발전이 빠른 분야이기 때문에 더 깊은 내용을 이해하기 위해서는 다른 책이나 인터넷을 이용해야 하는 경우가 많은데, 본인이 찾고자 하는 내용이 무엇인지 정확히 알아야 정보 검색 능력이 향상되기 때문에 체계적인 학습은 매우 중요합니다. - [단단한 머신러닝] 옮긴이 김태헌 선생님 딥러닝이나 기계학습 논문을 읽는 경우에 앞 부분에 나오는 선형대수나 확률, 통계가 나오면 으레 겁을 먹고 책을 덮은 기억이 있다. 수식을 해석하는 것, 이러한 기계학습 알고리즘이 어떠한 배경으로 왜 탄생했는지 정확한 원리를 이해하는 것 보다 당장에 해결해야 하는 문제를 Scikit-learn 으로 얼른 학습시키고 싶은 마음이 더 컸다. 시간이 조금 지나고 나니 남는 것은 Scikit-learn 을 활용해서 단순히 데이터를 학습.. 2020. 3. 31. [ML / 선형대수] Linear Transformation in Neural Network 이번 포스트에서는 선형대수에서 Linear Transformation ( 선형 변환 ) 이 신경망 ( Neural Network ) 에서 어떻게 사용되는지 정리를 해보도록 하겠습니다. What is Linear Transformation ? 선형대수에서 말하는 선형결합은 함수 입니다. 다시 말하면 하나의 input vector 를 받아 transformation 을 하여 특정 dimension 의 vector 로 변환할 수 있는 함수입니다. 예를 들어 2차원 vector 를 input 으로 받아서 3 차원의 vector 로 변환을 할 수 있다면 이것은 dim 2 -> dim 3 선형변환이 될 수 있겠습니다. 또 다른 관점으로는 2차원의 vector 를 3 차원으로 투영시킨다는 의미에서 mapping 이라.. 2020. 2. 9. [DL] Model Serving in PyTorch Model Serving in PyTorch 이 포스트는 PyTorch 공식 블로그의 내용을 해석한 것입니다. https://pytorch.org/blog/model-serving-in-pyorch/ PyTorch An open source deep learning platform that provides a seamless path from research prototyping to production deployment. pytorch.org PyTorch 는 연구에서 많이 사용되지만 많은 사람들이 파이토치가 생산단계까지 얼마나 잘 적용되는지에 대해서는 잘 알지 못한다. 이 포스트에서 사람들이 혼란스러워 하는 PyTorch production 에 대해서 명확하게 설명하고자 한다. 대개 사람들이 "생산.. 2020. 2. 2. [채용] Lunit / Research Engineers https://sites.google.com/lunit.io/lunit-research-engineer/home?authuser=0 Lunit's Research Engineer Lunit은 어떤 회사인가요? 'Learning Unit'을 의미하는 Lunit은 'AI 기술을 이용하여 의학의 진보에 크게 기여하자'는 뚜렷한 목표를 가지고 있습니다. 의학영상에서 나타나는 의학적으로 중요한 특징을 AI를 통해 새롭게 발견하고 정의하여, 의사가 환자를 더 정확하게 진단하거나 더 효과적으로 치료할 수 있도록 도와주는 'Data-driven Imaging Biomarker (DIB)' 기술을 만들고 있습니다. 저희는 이 문제를 세계에서 가장 sites.google.com 뷰노에 이어서 국내 의료 인공지능 회사인 L.. 2020. 2. 2. [채용] Vuno / 의료영상 Research Scientist 연구원 https://www.vuno.co/ VUNO Inc. | View the Invisible, Know the Unknown 건강한 스타트업 문화가 무엇인지 몸소 체험할 수 있다. 구성원들의 경우 공장에서 찍어낸 듯한 공장형 인재들이 아닌, 다양하고 특색있는 경험을 보유하고 있는 다채로운 색깔을 가진 인재들이 많음에 따라 발생하는 긍정적인 시너지가 상당하다. 국내 최초로 AI 의료기기 인허가를 받은 후 상용화를 추진하는 과정에서 전반적인 프로세스를 직간접적으로 경험할 수 있다는 장점이 있다. 정말 정말 자유롭다. 출 퇴근 시간과 하루에 일해야하는 시간이 정해져 있지 않다. 업무 www.vuno.co 국내 의료 인공지능 회사에서 둘째가라면 서러울 Vuno 의 채용정보를 정리해보자 뷰노는? 상단의 홈페이지에.. 2020. 2. 2. [DL] Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems https://ai.facebook.com/blog/dlrm-an-advanced-open-source-deep-learning-recommendation-model/ We are open-sourcing a state-of-the-art deep learning recommendation model to help AI researchers and the systems and hardware c We are open-sourcing a state-of-the-art deep learning recommendation model to help AI researchers and the systems and hardware community develop new, more efficient ways to wo.. 2020. 2. 2. [장학/유학] University of Ottawa / International Admission Scholarship University of Ottawa international Admission scholarship ( for postgraduate ) [ Link ] The University of Ottawa is thrilled to announce the International Admission funding for incoming overseas students who have a dream of graduating from the reputable university in Canada. The award is accessible for talented international students who are going to enrol in the postgraduate degree coursework at.. 2020. 1. 29. Survival Anaylsis Survival Analysis 는 집단 내의 어떠한 event 가 발생했을 때, 시간에 대해서 특정 event 가 일어나는 function 을 구성하거나, Life Table 이나 사건이 발생할 시간에 대한 예측 regression problem, 더 나아가 여러 집단간의 비교까지 진행해 볼 수 있는 분석 기법이다 What is Survival Analysis ? Survival Analysis ( 생존분석 ) 은 두 집단의 생존분포를 비교하거나 시간과 관련된 하나 이상의 covariate 에 대해 분석하는 것을 말한다 Reliability Analysis or Theory 라고도 불린다 Methods 정말 다양한 방식으로 생존분석이 가능하지만 크게는 두 가지 방식으로 분석이 가능하다 한 그룹 내의.. 2019. 11. 17. 이전 1 2 3 다음
