[2024.09] 2주차 Today I Learned

09/09 월

1. UAE-Korea 투자 및 비즈니스 설명회 참석

- AI 관련 아이템을 가지고 UAE 국가에 진출하기 위한 내용을 들음

- 확실히 영어를 잘 해야 할 필요성을 또 한번 더 느낌

2. UDP(Unbiased Data Processing) 논문 리딩

 

09/10 화

1. 회사 업무 및 개인 연구 준비

2. 혼공컴운

- 10-1장 프로세스개요

 

09/11 수

1. 기계학습 강의

강의를 듣던 중 의문을 가진 명제가 있었다. "확률 밀도 함수에서 p(x)는 0보다 같거나 커야하지만 1보다 작거나 같을 필요는 없다". 확률 밀도 함수에서는 p(x)의 적분이 1이 되는데 어떻게 이것이 가능할까?

 

아래 링크에 나와 같은 의문을 가진 사람이 있었다.

https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/akzddt/can_anyone_eli5_as_to_why_we_do_not_require_px_1/

From the learnmachinelearning community on Reddit: Can anyone eli5 as to why we do not require p(x) <=1? Thanks in advance

요약하자면 이렇다. 여기서 말하는 p(x)는 밀도이지 확률이 아니다. p(x)는 특정 구간에서의 확률 밀도만을 나타낸다. 예를 들어 x축범위(width)가 0.5인 균일 분포라면 모든 x에서의 p(x)는 2가 되는 것처럼 p(x)는 1보다 클 수 있다.

2. UDP(Unbiased Data Processing) 논문 리딩

 

09/12 목

1. 컴퓨터 비전 강의

2. 연구 관련 모델링 고안

 

09/13 금

1. 연구 관련 데이터 수집

- 데이터 크롤링

2. 메타러닝 수업

- Model-based Meta Learning

 

09/14 토 ~ 09/15 일

1. 추석 전 휴식