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[2024-1] 김동한 - Nonparametric statistical tests for the continuous data: the basic concept and the practical use https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4754273/ Nonparametric statistical tests for the continuous data: the basic concept and the practical use Conventional statistical tests are usually called parametric tests. Parametric tests are used more frequently than nonparametric tests in many medical articles, because most of the medical researchers are familiar with and the statistical software.. 2024. 3. 25.
[2024-1] 박지연 - Deep learning : Yann LeCun1,2, Yoshua Bengio3 & Geoffrey Hinton4,5 / 2015 https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/NatureDeepReview.pdf Abstract Deep learning multiple processing layers로 구성된 계산 모델이 여러 수준의 추상화를 통해 데이터의 표현을 학습할 수 있도록 함 → 다양한 영역의 기술 수준을 향상 시킴 backpropagation algorithm(역전파 알고리즘) → 딥러닝이 사용하는 알고리즘으로 기계가 이전 계층의 표현에서 각 계층의 표현을 계산하는 데 사용되는 내부 매개 변수를 어떻게 변경하는지를 나타낸다 convolutional nets vs recurrent nets알고리즘 CNN RNN 주요 특징 이미지 데이터에 특화된 패턴 인식 순차적인 데이터(시계열 데이터)에서 시간.. 2024. 3. 19.
[2023-2] 김동한 - Improving Library User Experience with A/B Testing: Principles and Process A/B 테스트를 실제로 진행했던 사례연구에 대한 논문 https://quod.lib.umich.edu/w/weave/12535642.0001.101?view=text;rgn=main Abstract 사용자 경험 연구 방법론에 해당하는 A/B 테스트를 통해 사용자 상호작용 측정 및 평가 A/B 테스트 가장 성과가 좋은 변형을 결정하기 위해 제품이나 서비스의 다양한 변형을 사용자에게 무작위로 제공하는 통제된 실험과정을 수반 A/B테스트 진행과정에서 수집되고 분석된 데이터를 통해 도서관은 사용자 중심의 웹사이트 변경을 시작, 사용자 경험을 개선 : 이 논문에서는 도서관 사이트에서의 A/B 테스트 프로세스를 설명함. Introduction - UX(사용자 경험 : User Experience) 연구자는 도서관 .. 2024. 2. 20.
[2023-2] 염제원 - Topology of Learning in Artificial Neural Networks https://arxiv.org/abs/1902.08160 Topology of Learning in Artificial Neural Networks Understanding how neural networks learn remains one of the central challenges in machine learning research. From random at the start of training, the weights of a neural network evolve in such a way as to be able to perform a variety of tasks, like classif arxiv.org Abstract Neural Network의 학습과정을 Topological Data.. 2024. 2. 19.