딥러닝6 [ML/DL] Explainability vs. Interpretability in AI 안녕하세요! Robert 입니다. 이번 포스트 에서는 Explainable AI (XAI) vs. Interpretable AI 에 대한 내용을 다뤄보고자 합니다. 주로 참고한 포스트는 Richard Gall 님 께서 KD Nuggets 에 올려주신 Machine Learning Explainability vs Interpretability: Two concepts that could help restore trust in AI 입니다. * 원문도 읽어보시는 것을 추천드립니다! Explainable AI? Interpretable AI? 에 대한 개인적인 호기심을 위주로 조사해봤습니다. 1. AI (Deep learning) Explainability 가 필요한 이유 2. Explainability vs.. 2020. 11. 26. [Medical Imaging/Computer Vision] Introduction to Medical Imaging and Computer Vision Hello, I'm Robert Sangwook Kim I'm planning to make a brief introduction for Medical Imaging and Computer Vision (Title : MICV) For the next 10 weeks, I would like to talk about topics related to medical image analysis, computer vision, and deep learning. Presentation files will be delivered in Korean and/or English via Youtube, Github, and Tistory (Or Notion). * If time allows, I will summarize.. 2020. 11. 15. [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. 이전 1 2 다음
