Ai2 [유학/준비] Ep2. 유학 준비의 시작, 데이터 모으기 유학 준비를 본격적으로 시작하기에 앞서 가장 먼저 데이터를 모아야 한다. (사실 유학 여부와 상관없이 대학원 진학을 준비한다면 공통된 사항이라 생각된다) 본인 분야에서 유망한 학교, 특히 특정 교수 (연구실) 님에 대한 정보 진학 정보 (원서 접수 일정, 지원 requirements 등) 1번에 대해서는 국내외 공통이라 생각된다. 필자는 1번에 대한 정보를 수집하며 다음과 같은 프로세스를 만들고 google sheet 에 정리해서 한 눈에 보기 편하게 만들고 계속해서 정보를 업데이트 했다. 1번에 대한 정보가 수집되면 자연스레 2번에 대한 정보를 수집할 수 있다. 접수 일정과 지원 requirements 는 북미의 경우 큰 편차 없이 일관된 부분이 많기에 1번과 별도의 page 를 만들어 정리했다. 가장.. 2021. 8. 9. [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. 이전 1 다음
