알버트의 이상한 연구소

안녕하세요 알버트의 이상한 연구소 블로그를 운영하는 이한울(알버트)이라고 합니다. 네이버는 2022년 현재 이견없이 대한민국 최고이자 아시아 탑클래스의 AI 연구실적을 보여주고 있습니다. CVPR, ICLR, EMNLP뿐만 아니라 NAACL에서도 많은 논문들이 채택되고 있죠! NLP를 공부하는 저도 항상 네이버의 뛰어난 연구성과를 보며 '나는 언제쯤 저런 연구들을 해볼 수 있을까?' 하는 생각들을 품었습니다. 그러던 도중, '과연 네이버의 AI는 어떻게 성장해왔을까?' 라는 의문이 들어 과거의 네이버 AI 논문들을 한번 다 읽어볼까? 라는 무식한 방법을 생각해냈습니다. 그리고 읽으며 포스트를 쓰기 시작했습니다. [A Short Survey Of NAVER AI NLP] 네이버 클로바에서 출판한 논문들을 ..

COCRE 1기 회원으로서 작성한 글입니다. COCRE가 궁금하다면! 클릭! 안녕하세요! 코크리 1기, 알버트의 이상한 연구소의 이한울이라고 합니다. 이번 에피소드는 정상성(Stationarity)에 대한 내용입니다. 정상성, 혹시 들어보셨나요? 들어보지 않으셨어도 괜찮습니다. 이번 글에서는 정상성이란 무엇이며, 정상성은 어떻게 판단하며, 비정상적(non-stationary) 시계열을 어떻게 정상적으로 만들 수 있는가에 대해 이야기 해보려고 합니다. 정상성이 왜 필요한가?에 대해서는 이전 글에서 다룬 부분을 인용하여 가져오겠습니다. 만약 시계열의 특징이 관측된 시간과 무관하지 않다면, 해당 시계열은 시간에 따라 특징이 변하고 있다고 볼 수 있습니다. 지금 현재 시간이 t라고 할 경우, t-10~t-1까지..

COCRE 1기 회원으로서 작성한 글입니다. COCRE가 궁금하다면! 클릭! 딥러닝 전에, 알아보자 시계열 분석! 안녕하세요~ COCRE 1기, 알버트의 이상한 연구소 블로그의 이한울이라고 합니다. 이번 포스팅부터 시작하는 '딥러닝 전에, 알아보자 시계열 분석!'은 시계열 머신러닝/딥러닝을 시작하는 분들을 위한, 통계적 시계열 분석에 관한 콘텐츠 입니다. 이 시리즈는 통계적 시계열 분석의 역사와 내용, 그리고 시계열 데이터의 특징을 포괄적으로 다룸으로써 시계열 데이터 분석을 시작하는 분들에게 유용한 배경 지식을 제공하고자 합니다. 통계적 시계열 분석은 학습하기 위해 먼저 기초적인 회귀분석 지식 및 수리통계학에 대한 지식을 필요로 합니다. 하지만 이 시리즈는 고등학교 수준의 통계적 지식을 가진 분들도 쉽게..