README   SanghyukChun's Blog

Dec 18 2016
Machine learning 스터디 (10) PAC Learning & Statistical Learning Theory
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. PAC Learning & Statistical Learning Theory

Aug 21 2016
Game Theory Study (1) Introduction and Overview
Coursera Game Thoery 강의 1주차 요약글. Game Theory에 대한 간단한 Introduction과, Game, Nash Equilibrium, Dominant, Pareto Optimality 등 중요한 몇 가지 definition들을 다룬다.

Aug 16 2016
Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms (NIPS 2012)
NIPS 2012에 발표된 Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms 정리

Mar 21 2016
Octopress Markdown Kramdown으로 이전하기
Octopress를 완전하게 Markdown 문법으로만 사용하기 위해서 오늘 하루 동안 했던 MathJax 삽질이랑 Kramdown 삽질 (Table of Contents 세팅 등) 등등의 삽질에 대해서 정리해봤다.

Mar 15 2016
AlphaGo의 알고리즘과 모델
Google Deep Mind에서 2016년 Nature에 발표한 matering the Game of Go with Deep Neural Network and Tree Search 정리. 이 논문은 바둑 프로그램 AlphaGo에 대한 논문이다.

Mar 13 2016
Machine learning 스터디 (20-1) Multi-armed Bandit
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Multi-armed Bandit

Mar 06 2016
Machine learning 스터디 (17-1) Recommendation System with Implicit Feedback
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Recommendation System with Implicit Feedback

Mar 01 2016
Machine learning 스터디 (17) Recommendation System (Matrix Completion)
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Recommendation System

Oct 19 2015
Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention (ICML2015)
ICML 2015에 발표된 Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention 정리

Oct 14 2015
고흐의 그림을 따라그리는 Neural Network, A Neural Algorithm of Artistic Style (2015)
2015년에 arXiv에 upload된 A Neural Algorithm of Artistic Style 논문 리뷰

Sep 29 2015
The Basic Principles in Deep Neural Networks
2014/06/16 조경현 박사님의 Deep learning seminar 요약 내용

Sep 26 2015
Kaggle competition - Poker rule induction
Kaggle competition Poker rule induction 문제 해결기

Sep 21 2015
Machine learning 스터디 (20) Reinforcement Learning
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Reinforcement Learning

Sep 21 2015
Machine learning 스터디 (19) Deep Learning - RBM, DBN, CNN
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Deep Learning

Sep 19 2015
Recurrent Models of Visual Attention (NIPS 2014)
Google Deep Mind에서 NIPS 2014에 발표한 Recurrent Models of Visual Attention 정리

Sep 15 2015
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning (NIPS 2013)
Google Deep Mind에서 NIPS 2013에 발표한 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 정리

Sep 14 2015
Recurrent Neural Network Regularization
ArXiv에 업로드되어있는 Recurrent Neural Network Regularization 정리

Sep 13 2015
Machine learning 스터디 (18) Neural Network Introduction
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Neural Network Introduction

Aug 25 2015
Batch Normalization (ICML 2015)
Google이 작성한 현재 ImageNet classification competition state-of-art이고 ICML 2015에 발표된 Batch Normalization 정리

Jun 17 2015
Machine learning 스터디 (16) Dimensionality Reduction (PCA, LDA)
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Dimensionality Reduction

Jun 14 2015
Machine learning 스터디 (14) EM algorithm
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. EM algorithm

Mar 25 2015
Machine learning 스터디 (13) Clustering (K-means, Gaussian Mixture Model)
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Clustering

Mar 25 2015
Machine learning 스터디 (8) Classification Introduction (Decision Tree, Naïve Bayes, KNN)
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Classification

Mar 14 2015
블룸버그 폰 인터뷰 후기

Dec 13 2014
블로그에 Disqus 설치
블로그에 댓글 용도로 사용할 disqus를 설치하였다

Nov 30 2014
맥 요세미티 업데이트 이후 Homebrew 문제점 troubleshooting
맥 요세미티 업데이트 이후 Homebrew에 생긴 문제점 troubleshooting 삽질

Nov 20 2014
Gitlab을 깔자
Gitlab Omnibus package for Ubuntu 14.04 를 설치하면서 생겼던 문제들을 trouble shooting하는 과정들

Sep 10 2014
Machine learning 스터디 (7) Convex Optimization
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Convex Optimization

Aug 20 2014
Machine learning 스터디 (6) Information Theory
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Information Theory

Aug 19 2014
Machine learning 스터디 (5) Decision Theory
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Decision Theory

Aug 10 2014
Machine learning 스터디 (4) Algorithm
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Algorithm

Aug 04 2014
Machine learning 스터디 (3) Overfitting
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Overfitting, Regularization, Model Selection, Curse of dimension 등

Aug 03 2014
Machine learning 스터디 (2) Probability Theory
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. 기본적인 Background Knowledge 중 하나인 Probability Theory

Aug 02 2014
Machine learning 스터디 (1) Machine Learning이란?
내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. 간단한 Introduction

Jun 26 2014
2014 ICML 후기
2014년 6월 21일부터 26일까지 있었던 ICML 후기

Apr 23 2014
Network Science - Scale Free Network (Barabasi-Albert Network)
2014년 KAIST Network Science 수업 Scale Free Network 내용 요약

Apr 23 2014
Network Science - Small World Network (Watts-Strogztz Network)
2014년 KAIST Network Science 수업 Small World Network 내용 요약

Apr 22 2014
Network Science - Random Network (Erdös-Rényi Network)
2014년 KAIST Network Science 수업 Random Network 내용 요약

Apr 17 2014
Network Science - Measures and Metric
2014년 KAIST Network Science 수업 Measures and Metric 내용 요약

Apr 16 2014
Network Science - Graph Theory
2014년 KAIST Network Science 수업 Graph theory 내용 요약

Apr 16 2014
Network Science - Introduction
2014년 KAIST Network Science 수업 Introduction 내용 요약

Apr 09 2014
BIG 2014 세션들
Big 2014 컨퍼런스 세션 정리

Apr 06 2014
BIG 2014 (2014/4/7 ~ 2014/4/8)
Big 2014 컨퍼런스 소개글

Apr 05 2014
Coursera Neural Networks for Machine Learning Week4 & 5 - Applications
Geoffrey Hinton 교수가 2012년 Coursera에서 강의 한 Neural Networks for Machine Learning 강의 4주차와 5주차 요약글

Mar 26 2014
Coursera Neural Networks for Machine Learning Week3 - Backpropagation
Geoffrey Hinton 교수가 2012년 Coursera에서 강의 한 Neural Networks for Machine Learning 강의 3주차 요약글

Mar 21 2014
Coursera Neural Networks for Machine Learning Week2 - Perceptron
Geoffrey Hinton 교수가 2012년 Coursera에서 강의 한 Neural Networks for Machine Learning 강의 2주차 요약글

Mar 17 2014
Coursera Neural Networks for Machine Learning Week1 - Neural Network and Machine Learning
Geoffrey Hinton 교수가 2012년 Coursera에서 강의 한 Neural Networks for Machine Learning 강의 첫 주차 요약글

Mar 03 2014
LMNN(Large Margin Nearest Neighbors) (NIPS 2006) LMCA(Large Margin Component Anaylsis) (NIPS 2007)
NIPS 2006에 발표된 LMNN, 그리고 2007년에 발표된 LMCA 정리

Mar 02 2014
Distance Metric Learning
Distance Metric Learning에 대해 설명하는 글

Dec 14 2013
우분투에 Matlab과 JDK 깔기
자칫 잘못하면 삽질하기 딱 좋은 우분투에 Matlab과 JDK를 까는 방법에 대한 글

Dec 12 2013
인터넷 속의 수학 - Can I really reach anyone in 6 steps? (2/2)
단기강좌 인터넷 속의 수학에서 첫째날 강의인 ‘Can I really reach anyone in 6 steps?’ 의 요약글 2 중 2

Dec 03 2013
인터넷 속의 수학 - Can I really reach anyone in 6 steps? (1/2)
단기강좌 인터넷 속의 수학에서 첫째날 강의인 ‘Can I really reach anyone in 6 steps?’ 의 요약글 2 중 1

Dec 02 2013
인터넷 속의 수학 - How does Netflix recommend movies? (2/2)
단기강좌 인터넷 속의 수학에서 둘째날 강의인 ‘How does Netflix recommend movies?’ 의 요약글 2 중 2

Nov 27 2013
인터넷 속의 수학 - How does Netflix recommend movies? (1/2)
단기강좌 인터넷 속의 수학에서 둘째날 강의인 ‘How does Netflix recommend movies?’ 의 요약글 2 중 1

Nov 27 2013
인터넷 속의 수학 - 개요
2013년 10월 31일, 11월 1일 양일간 진행되었던 단기강좌 인터넷 속의 수학에 대한 전체 개요글

Nov 05 2013
블로그에서 Latex 수식 사용하기(MathJax)
블로그나 일반 웹 페이지에서 Latex 문법을 사용하는 방법에 대해 설명합니다

Oct 25 2013
좋은 논문 리뷰를 쓰자
NDSL에서 있었던 Paper review session에서 나왔던 교수님의 Comment를 정리하고 논문 리뷰는 어떻게 적는 것인가를 다룹니다

Aug 04 2013
Machine Learning Week2 - Linear Regression
Stanford Andrew Ng교수의 Coursera 강의 중 Linear Regession 부분을 요약한 글

Jul 29 2013
Andrew Ng 교수의 Machine Learning강의 수강 완료
Stanford Andrew Ng교수의 Coursera 강의 수강 완료 후 짤막한 소감

Jul 28 2013
Octopress에 facebook comments 추가하기
Octopress에 facebook comment box를 추가하는 방법을 설명합니다

Jul 27 2013
octopress 자잘한 세팅 변경 및 post용 script 만들기
Octopress의 favicon, permalink를 변경하고 post 생성을 자동화하는 Script를 설명합니다

Jul 27 2013
Script와 함께하는 Bundle exec~
Octopress를 간단한 Shell Script로 더 편하게 사용하는 방법을 설명합니다

Jul 27 2013
Customize Octopress - CSS 변경하기
Octopress의 CSS를 Bootstrap으로 변경하는 방법을 설명합니다

Jul 27 2013
Machine Learning Week1 - What is Machine Learning
Stanford Andrew Ng교수의 Coursera 강의 첫 주차를 듣고 요약한 글

Jul 25 2013
Octopress 설치하고 포스팅하기
Octopress를 설치하고 간단하게 포스팅하는 방법에 대해 설명합니다

Jul 25 2013
Octopress와 함께하는 첫 번째 post
Octopress로 진행하는 첫 번째 포스팅