최끝장의 끝장나는 BLOG

오늘 포스팅은 KUBIG 정규세션 스터디의 일환으로 "Boosting"에 대해 발표를 목적으로 작성하게 됐다. 스터디는 "Practical Statistics for Data Scientists" 라는 도서를 공부하고 한 주간 특정 부분을 맡아서 발표를 하는 식으로 진행된다. 따라서 지금 작성하는 포스팅의 모든 내용은 모두 이 책에 기반으로 작성되었음을 알린다. 단일 모델을 회귀, 예측에 사용하는 것보다 여러모델을 사용하여 결과를 만들어 내는 앙상블 방식이 일반적으로 더 좋은 성능을 낸다고 알려져있다. 이러한 앙상블 모델을 만들기 위해 사용하는 방법은 크게 대표적으로 Bagging, Boosting이 있다. 이번 포스팅에서는 이 중 Boosting에 대해서 설명하고자 한다. Boosting은 Adaboo..

KUBIG 2022. 7. 23. 13:27

오늘 포스팅은 KUBIG 정규세션 스터디의 일환으로 "Interpreting the Regression Equation"에 대해 발표를 목적으로 작성하게 됐다. 스터디는 "Practical Statistics for Data Scientists" 라는 도서를 공부하고 한 주간 특정 부분을 맡아서 발표를 하는 식으로 진행된다. 따라서 지금 작성하는 포스팅의 모든 내용은 모두 이 책에 기반으로 작성되었음을 알린다. 우리는 회귀분석을 설계하고, 분석결과를 보면서 단순히 설계한 회귀방정식이 종속변수값을 얼마나 잘 예측하는지도 확인해야하지만, 그외 다른 요인들(독립변수들 사이의 상관관계 etc)등도 종합적으로 고려해야 한다. 특히 데이터가 한정돼있고, 전통적인 통계학에서는 이러한 요인들을 주의깊게 고려하는 것이 ..

KUBIG 2022. 5. 12. 13:34

pdf로 설명을 대체함.

KUBIG 2022. 4. 14. 12:42

오늘 포스팅은 KUBIG 정규세션 스터디의 일환으로 "Statistical Significance and p-values + t-Test"에 대해 발표를 목적으로 작성하게 됐다. 스터디는 "Practical Statistics for Data Scientists" 라는 도서를 공부하고 한 주간 특정 부분을 맡아서 발표를 하는 식으로 진행된다. 따라서 지금 작성하는 포스팅의 모든 내용은 모두 이 책에 기반으로 작성되었음을 알린다. Statistical Significance and p-values 우리는 실험을 통해 관찰된 데이터를 토대로 가설을 검정한다. 관찰된 데이터의 variation에 영향을 줄 수 있는 factor는 크게 두가지이다. 하나는 treatment의 effect이고 다른 것은 chanc..

KUBIG 2022. 3. 31. 03:39

이번 포스팅은 앞서 작성한 "Sampling Distribution" 에 대한 글을 읽고서 학회원분들이 질문한 내용을 토대로 추가적으로 설명을 하고자 작성됐다. 총 4가지 정도로 질문을 압축할 수 있었고, 다음과 같다. 1. 부트스트랩을 통해 만들어진 sampling distribution의 가치 2. 부트스트랩의 original sample이 가져야 할 가정이나 조건 3. 표본오차의 개념과 활용 4. Resampling의 개념과 예시 1. 부트스트랩을 통해 만들어진 sampling distribution의 가치 - 기존의 sampling distribution과 같이 모집단의 분포를 추론가능 함. 특히 부트스트랩을 활용하면, 초기 하나의 샘플(original sample)만 가지고, resampling..

KUBIG 2022. 3. 24. 00:33

오늘 포스팅은 KUBIG 정규세션 스터디의 일환으로 "Sampling Distribustion of a Statistic" 에 대해 발표를 목적으로 작성하게 됐다. 스터디는 "Practical Statistics for Data Scientists" 라는 도서를 공부하고 한 주간 특정 부분을 맡아서 발표를 하는 식으로 진행된다. 따라서 지금 작성하는 포스팅의 모든 내용은 모두 이 책에 기반으로 작성되었음을 알린다. Data distribustion vs Sampling distribution 우리가 모집단과 관련한 Distribution을 한번 만들어 봐라라고 요구를 받으면, 가장 쉬운 방법은 모집단에서 표본을 추출하고 이 표본들의 각각의 값에 대한 frequency를 기준으로 Distribution을 ..

KUBIG 2022. 3. 17. 12:23

리뷰를 쓰는건 오늘이지만 저번주에 KUBIG contest가 있었다. KUBIG은 방학에는 스스로 관심있는 분야의 분반(ML, DL, CV, NLP) 중 하나를 골라서 들어가서 사람들과 같이 공부를 한다. 그리고 2달 정도 같이 공부한 내용을 바탕으로 간단한 프로젝트를 하는 contest를 연다. 난 CV 분반에 들어갔고, CV분반은 나를 포함해서 5명으로 구성됐다. CV 분반을 이끄시는 분은 김승룡 교수님 랩실에서 한솥밥을 먹고있는 형님인데, 이제는 석사생이 되는 분이다. 이 분은 CV에 대해서 예전부터 관심을 가지고 많은 논문과 경험을 했기 때문에 능숙하게 분반을 잘 이끄셨다. (적어도 내가 느끼기엔 말이다^^) 우리가 방학때 했던 주 활동은 한 주간 논문을 읽고, 하나의 논문에 대해서 발표를 하는 ..

KUBIG 2022. 3. 13. 17:52

이번 글에서는 Introducing Hann windows for reducing for reducing edge-effects in patch-based image segmentation이라는 기사를 읽고, 참여했던 프로젝트에 대한 review를 하고자 한다. 2학기에 KUBIG(고려대학교 데이터 사이언스 학회)에서 의료영상프로젝트 팀에 들어가서 사람들과 대회를 나갔다. 서울대병원 AI에서 주최한 대회로, 소아의 장 병리 이미지를 가지고, 특정 layer3, 5에 대해 신경절에 해당하는 영역 segmentation을 한 후, 그 영역의 volume을 계산하는 과제였다. volume은 대회측에서 이미 코드를 주었기 때문에, 신경쓸 필요 없었고, 핵심은 신경절을 segmentation하는 것에 있었다. 제..

KUBIG 2022. 1. 4. 13:48