2022

• Apr 19
  기술면접 공부용 개념 (통계)

• Apr 18
  Cross-lingual Transfer Learning for Japanese Named Entity Recognition

• Apr 17
  Transformer-XL Paper

• Apr 08
  Exploring the Data Efficiency of Cross-Lingual Post-Training in Pretrained Language Models

• Feb 07
  네이버 HyperCLOVA 토큰화 파헤치기

• Jan 12
  NLP Paper (12) - XLNet

• Jan 12
  NLP Paper (11) - RoBERTa

• Jan 08
  확률과 통계 정리 - 모집단과 표본

• Jan 07
  확률과 통계 정리 - 확률변수와 확률분포

• Jan 07
  확률과 통계 정리 - 집합의 분할, 확률의 개념

• Jan 07
  확률과 통계 정리 - 경우의수, 순열, 조합

2021

• Dec 28
  NLP Paper (10) - GLUE

• Dec 28
  NLP Paper (09) - BERT

• Dec 28
  NLP Paper (08) - GPT

• Dec 28
  NLP Paper (07) - Transformer

• Dec 28
  NLP Paper (06) - Luong Attention

• Dec 19
  NLP Paper (05) - Seq2Seq

• Dec 18
  머신러닝 모델들 간략 정리

• Dec 18
  NLP Paper (04) - Bahdanau Attention

• Dec 13
  NLP Paper (03) - SentencePiece

• Dec 13
  NLP Paper (02) - Byte Pair Encoding

• Dec 11
  NLP Paper (01) - Word2vec

• Dec 10
  통계 기반 벡터화 기법 - LSA, LDA

• Dec 09
  빈도 기반 벡터화 기법 - BoW, DTM, TF-IDF

• Dec 07
  자연어의 이해 (NLP)

• Dec 05
  선형대수 정리 - 주성분 분석 (PCA)

• Dec 05
  선형대수 정리 - 특이값 분해

• Dec 05
  선형대수 정리 - 고유값, 고유 벡터, 고유값 분해

• Dec 04
  선형대수 정리 - 선형변환, 선형시스템

• Dec 04
  선형대수 정리 - 행렬, 역행렬

• Dec 04
  선형대수 정리 - 선형결합, 생성, 기저

• Dec 04
  선형대수 정리 - 스칼라, 벡터, 벡터공간

• Nov 26
  Embedding layer와 RNN, LSTM layer

• Nov 23
  텐서플로우의 선형층과 합성곱층

• Nov 23
  Tensorflow 2 API

• Nov 11
  최대가능도추정법과 손실함수

• Nov 11
  정보이론 훑어 보기

• Oct 30
  비지도 학습 (2) 차원축소

• Oct 29
  비지도 학습 (1) 군집화

• Oct 25
  분류 문제 해결하기

• Oct 24
  회귀분석 정리하기

• Oct 20
  MSE로부터 분산과 편향 도출하기

• Oct 18
  함수의 역할

• Oct 17
  딥러닝의 정의와 과정

• Oct 13
  인공지능과 머신러닝 그리고 딥러닝?

• Sep 29
  까먹기 전에 정리하기 - Pipeline, GridSearchCV

• Sep 28
  Python을 사용하는 이유

• Sep 27
  Python 간략 보기

• Sep 27
  Github 블로그 만들기