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개인적인 취향에 맞추어 인공지능 발전의 역사에서 중요하다고 생각되는 논문을 추린 목록입니다. 되도록이면 시간의 순서에 따라 적고자 하였으나, 비슷한 주제가 있으면 묶어서 설명하고자 하였습니다. 개관 Wikipedia: History of AI Deep Learning in Neural Networks: An Overview 인공지능의 출발 A. M. Turing, COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE F. Rosenblatt, The perceptron: A probabilistic model for information storage and organizati...

2년 쯤 전에 포스팅을 통해 자료를 조금 모아두었습니다. 그 사이에 많은 책들이 출판되었고, 저 또한 많은 내용을 접하였기에 업데이트가 필요하다고 생각되어 새롭게 포스팅을 합니다. 배경지식 수학적 배경지식 대다수의 머신러닝을 하는 사람들의 공통적으로 요구하는 배경지식은 아래와 같습니다. 선형대수학 다변수 미적분학 확률 및 통계학 보통은 공과대학 혹은 자연과학대학에서 1-2학년때 기초로 듣게 되는 교과목입니다. 당연하게도, 이것이 끝은 아닙니다. 여러분이 나아가시게 될 세부 분야에 따라 요구되는 부분들이 달라질 것입니다. 그렇지만, 공통적으로 저 내용은 거의 반드시 필요할 것이고, 새롭게 필...

서버를 활용함에 있어서 우리는 여러 명령어를 통해 서버를 제어해야 합니다. 자주 활용되는 명령어들을 틈틈이 정리하고 있습니다. 명령어 사용 법을 모르겠다!! man <command>를 활용하면 설치된 프로그램 <command>의 사용법을 확인할 수 있습니다. <command> -h or --help 대다수의 프로그램은 man 이외에도 help 옵션을 통해 프로그램의 설명을 받을 수 있습니다. user, group 관련 서버를 만들었다면 서버에 접근할 수 있는 user를 만들고 관리해야합니다. adduser user를 추가하는 명령어 입니다. “사용자 홈 디렉토리...

(Note. 생각이 날 때 마다 추가하고는 있습니다. 부정확한 정보가 있다면 편히 알려주세요.) 서버 하드웨어 가장 이상적인 상황은 전문 업체에게 설계부터 시공까지 모든 것을 맡기는 방식입니다. 전원, 서버랙 관련 서버 랙: 서버와 서버에 필요한 모든 장비들을 수납하는 곳입니다. 서버실 사진을 보면 기다란 철제 캐비닛 같은 것들이 늘어서 있는데 이것이 서버 랙입니다. 보통은 연구실 마다 하나씩 할당이 됩니다. 서버랙의 깊이에 따라 종류가 나뉘게 됩니다. 학교 서버실마다 요구되는 사양이 다릅니다. 보통은 대학에서 충분한 양의 전력을 공급을 하고, 이에 맞는 시설을 준비해 줍니다. 그렇지만, GPU가 ...

들어가며 연구를 하는데 있어 지식을 공유하는 장소인 세미나는 반드시 필요해 보입니다. 목적이나 구성은 다양할 수 있겠습니다만, 논문을 같이 읽고 생각을 공유함으로써 새로운 방향으로 나아간다는 공통점이 있습니다. 이러한 내용을 이끌어나가기 위하여 우리는 어떻게 운영을 하면 좋을지에 대한 고민이 필요합니다. 많지는 않았지만 몇몇 세미나를 운영해본 경험에 의하면, 생각보다는 생각을 공유하기 어려울 수 있고, 한 사람만 이야기하고 끝나는 경우가 될 수 있습니다. 아마도 이러한 세미나 운영방식을 모아두면 도움이 되지 않을까 싶어 이 글을 작성하게 되었습니다. 실제로 수행해보기에는 인원이라던가… 시간이라던가… 어려움이 있...

인공지능을 연구함에 있어 그래픽카드는 비싼 물건이면서, 반드시 필요한 물건이다. 중요한 만큼 관리도 열심히 해야하는데, 그래픽카드가 잘 돌아가고는 있는지, 알고보니 0번만 일하고 나머지가 놀고 있는지 모니터링이 필요할 것이다. 그렇지만, nvidia-smi를 출력하면 순간의 결과는 나오지만 이것이 누적되어서 관찰할 수는 없다. 그래서 모니터링을 하는 도구를 모아서 이쁘게 웹서비스를 통해 시작을 하여보자. 많은 내용을 Prometheus + Grafana + Docker Compose 설치에서 참고하였다. 여기에 nvidia-smi-exporter와의 연결을 추가하여 작성하였다. 준비하기 우리는 GPU를 모니터링...

Kernel Method (커널, 핵 방법론) 왜? 커널(kernel, 핵) 방법론을 공부하면서 제일 많이 들었던 생각은 “왜” 였다. 그래서 “왜” 커널 방법론을 쓰는 지 부터 커널 방법론에 대한 설명을 시작하여보겠다. 커널은 다양한 데이터를 하나의 방법론으로 분석하기 위한 도구이다. 우리는 벡터 공간에 대해서 인공지능 모델의 학습을 수행하지만, 문자열이랄지, 그래프랄지 이미지 등등 다양한 데이터에 대해서도 동일한 방법론이 잘 적용되기를 기대한다. 각각의 데이터에는 고유한 가정들이 있다. 컴퓨터 비전에서 이미지는, 돌리거나 옮기는 아핀 변환에 대해서도 동일한 속성을 추론하기를 기대한다. 실제로 우리가 컴퓨터...

(마지막 수정, 23. 7. 4.) 들어가며 연구를 수행하면서 가장 많이 마주하게 되는 것은 글이다. 새로운 발견이 있다면 아마도 논문을 통해 가장 먼저 마주하게 될 것이고, 책을 통해서도 그 분야의 기초를 쌓을 수 있다. 또한 이를 통하여 우리는 새로운 논문을 작성하게 된다. 새로운 논문을 작성하면 기존의 논문을 “인용”하게 되는데, 하나 둘이면 모를까 논문이 수십 편 즈음 되기 시작하면 인용할 논문을 정리하기도 난감하다. 이러한 논문을 포함한 글을 참고하기에 도움이 되는 프로그램이 서지관리 소프트웨어이다. 서지관리 프로그램에 들어가기에 앞서, 유료로 제공되는 여러 도구들이 있다. EndNote, Mende...