Bayesian estimation tactics can be used to replace arbitrary construction of deep learning model's hidden layer. In one way, it is to replicate Factor Analysis in every layer construction, but now that one layer's value change affects the other layers. This process goes from one layer to all layers. What makes this job more demanding is that we are still unsure the next stage's number of nodes (or hidden factors) are right, precisely as we are unsure about the feeding layer's node numbers. In fact, everything here is unsure, and reliant to each other.

As was discussed in [COM502] Machine Learning, the introduction to deep learning begins with history of computational methods as early as 1943 where the concept of Neural Network first emerged. From the departure of regression to graph models, major building blocks of neural network, such as perceptron, XOR problem, multi-layering, SVM, and pretraining, are briefly discussed.

Feed forward and back propagation have significant advantage in terms of speed of calculation and error correction, but it does not mean that we can eliminate the errors. In fact the error enlarges if the fed data leads the model to out of convergence path. The more layers there are, the more computational resources required, and the more prone to error mis-correction due to the structure of serial correction stages in every layer.

본 문서는 GIAI 산하에서 운영되는 스위스AI대학(Swiss Institute of Artificial Intelligence, SIAI)의 강의노트 중 일부를 한국어로 번역한 것입니다. 영어 원문 및 전체 버전은 아래의 링크를 통해 확인하시기 바랍니다. 학부/예비석사 과정 정규 석사 과정 아래에 번역된 노트는 학부/예비석사 과정, 혹은 AI MBA 과정에서 발췌 했습니다. 학업에 바쁜 와중에도 번역을 맡아주신 김광재(MBA AI/BigData, 2023), 전웅(MBA AI/BigData, 2023) 학생들께 감사를 표합니다.

AI 열풍에 휩쓸린 사람들은 대부분 심각한 오해에 빠져 있어현재 AI/데이터 과학은 여전히 통계적 방법론에 국한돼과장된 선전은 무지와 오해를 키울 뿐 AI/데이터 과학 교수로 일하다 보면, 이따금 AI 과대광고에 휩쓸린 사람들로부터 이메일을 받곤 한다. 그들이 '최신 AI'라고 부르는 것으로 내가 평소 비관적으로 생각해 온 문제들을 모두 해결할 수 있다고 주장하는 내용들이다. 보통 이런 사람들은 '최신 AI' 프로그램이 스스로 학습하여 인간의 지능 수준을 완전히 뛰어넘은 '인공 일반 지능'(AGI)에 근접했다고 여기는 열렬한 AI 신봉자들이다.

과거 정신 감정, 지능 검사 등에 국한됐던 직원 선별에 조직 문화 적응 역량도 추가되는 추세미국은 직원들의 SNS 활동을 추척한 조용한 퇴사 지표 개발 필요성 제기되자 논란 되기도기업들이 고용 계약 대신 프리랜서 계약을 들이미는 경우도 늘어 가깝게 지내는 국내 주요 스타트업 핵심 멤버들을 만나면, 어느 중소기업이나 마찬가지듯이 직원을 못 뽑아서 힘들다는 이야기들을 한다. 나 역시 마음에 드는 직원을 뽑기가 쉽지 않기 때문에 어떻게 선별 작업을 '인공지능(AI)'을 써서 자동화하면 좀 더 효율적으로 채용 절차를 진행할 수 있을까 고민이 많은데, 지난 1년 남짓은 직무에 직접 관련된 시험을 치는 것으로 절차를 단순화 해 왔다.

People following AI hype are mostly completely misinformedAI/Data Science is still limited to statistical methodsHype can only attract ignorance As a professor of AI/Data Science, I from time to time receive emails from a bunch of hyped followers claiming what they call 'recent AI' can solve things that I have been pessimistic. They usually think 'recent AI' is close to 'Artificial General Intelligence', which means the program learns by itself and it is beyond human intelligence level.

Math in AI/Data Science is not really math, but a shortened version of English paragraph.

Korean GDP growth was 6.4%/y for 50 years until 2022, but down to 2.1%/y in 2020s.Due to low birthrate down to 0.7, population is expected to 1/2 in 30 years.Policy fails due to nationwide preference to leftwing agenda.

Transition from column to matrix, matrix to tensor as a baseline of data feeding changed the scope of data science,

금융권, '홍콩 ELS' 분쟁조전기준안 관련 대책 회의 돌입 KB 판매 ELS만 5조원 육박, 조 단위 배상 피하기 어려워 "공모형 ELS 판매 허용한 금융 당국도 책임져야" 비판도 금융감독원의 홍콩 H지수 주가연계증권(ELS) 분쟁조정기준안(배상안)이 발표되면서 은행들이 본격 대책회의에 들어갔다. 현재로선 은행들이 금감원의 분쟁조정안을 수용하고 외부 배상위원회를 꾸려 자율배상에 착수하는 안이 유력하게 거론된다. 다만 배상비율이 20~60% 수준으로 넓게 분포돼 있는 데다 배상 규모가 수조원에 달할 수 있는 만큼 실제 자율배상이 이뤄지기까지는 적지 않은 진통이 예상된다.

온라인 학위 저평가 원인은 대학들이 오프라인보다 입학 난이도 및 교육 난이도를 가볍게 운영하기 때문 장기간 온라인 교육에 대한 평가 절하 인식이 퍼져 있어 편견 확대되는 효과도 난이도 높이면 결국 학생들의 기초 실력과 열정에 따라 성취도 구분되는 효과 나와 지난 코로나19 기간을 겪으며 한국 사회에서도 온라인 교육 과정에 대한 편견이 많이 사라지는 했지만, 여전히 온라인 교육은 오프라인 교육보다 품질이 낮다는 편견이 강하다. 실제로 교육을 해보면서 느끼는 거지만, 동영상 강의를 만드는 것과 현장에서 강의하는 것 간에 강의 내용 자체는 큰 차이가 없지만, 학생들과 의사소통에서 격차가 발생하고, 동영상을 매번 새로 만드는 것이 아니라면 과거 내용을 전달하게 되는 문제가 생길 수는 있는 것 같다.

Fed 의장 “물가둔화 확신 필요”, 기존 입장 재강조 골드만삭스 "디스인플레이션 과정 매우 더딜 것" 지적 월가를 중심으로 퍼지는 '스태그플레이션' 시나리오도 제롬 파월 연방준비제도 의장의 모습/사진=Fed 유튜브 캡처 제롬 파월 미 연방준비제도(Fed) 의장이 6일(현지시간) 연내 기준금리를 인하할 것으로 예상하지만, 물가가 둔화됐다는 확신(confidence)이 필요하다고 밝혔다. 금리인하를 서두르지 않겠다는 기존 입장을 재강조한 것으로 해석된다.

상권과 특정 세대 소비자 집중도 관계 분석시 동시성의 오류 발생할 가능성 높아 도구 변수를 이용해 둘 간의 복합 상관관계를 단순 상관관계로 분리해야 실제 기업 사례에서도 잘못된 계산 후 잘못된 결론 얻는 경우 많아 데이터 사이언스 관련 프로젝트를 하다보면, 비일비재하게 발생하는 사안이 인과관계 오류다. 원인이라고 생각했던 변수가 사실은 결과였고, 반대로 결과라고 생각했던 변수가 원인인 경우들이 상당히 많다. 이런 오류를 데이터 사이언스에서는 '동시성의 오류(Simultaneity)'라고 부른다. 관련 연구가 가장 먼저 시작된 곳은 경제학 중 계량경제학으로, 일반적으로 중요 데이터 상실(Omitted Variable), 데이터 부정확성(Measurement error)와 더불어 3대 데이터 내부 오류(Endogeneity error)로 불린다.

마케터 없이 천만 사이트 만들기

Neural Network 계산법이 만능이라는 오해가 퍼져 있으나 수학적 조건 따져가며 적용해야 Borel-measure 조건을 충족시키지 못하는 계산에서는 '학습 실패' 사건이 벌어지기도 오차 많은 시계열 데이터에서 빈번하게 발생, 데이터 전처리 고민 필수 우리 SIAI 학생 중 한 명의 미국 대학원 추천서를 쓰면서, SIAI에서 가르친 내용, 방향, 수준, 응용 방식을 잘 보여주면서, 동시에 그 학생의 역량을 쉽게 이해할 수 있는 예제가 뭐가 있을까는 고민을 해 봤다. Deep learning 수업에서 RNN을 가르치던 중에 Neural Network가 적용될 수 있는 한계를 수학적으로 짚어주고, 그 수학 개념 뒤에 숨어있는 현실적인 제한을 풀어내 준 적이 있었는데, 그걸로 한 동안 학생들끼리 어떤 데이터를 어떻게 수정해야하는지에 대한 고민을 나눴던 기억이 있다.

When an expectation for future is shared, market reflects it immediatelyUS Fed hints to lower interest rates in March, which is already reflected in prices

세법 개정안 의결, 내년부터 신혼부부 증여세 3억원 공제받는다 자녀세액공제 확대·영유아 세액공제 한도 폐지 등 민생법안 대거 통과 가업승계 증여도 완화, 최저세율 구간 현행 60억원→120억원 이하 신혼부부 증여세 공제 한도 확대, 가업승계 증여세 완화 등을 골자로 한 세법 개정안이 국회 기획재정위원회 문턱을 넘었다. 국회는 출산 증여재산 공제를 신설하고 자녀 세액공제도 확대해 결혼과 출산 장려에 나서는 모양새다.이와 함께 서민 지원을 위해 월세 세액공제와 신용카드 세액공제도 확대하기로 했다.