Miscellaneous76 [2025-2] 박지원 - GPTQ 논문) https://arxiv.org/abs/2210.17323 GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained TransformersGenerative Pre-trained Transformer models, known as GPT or OPT, set themselves apart through breakthrough performance across complex language modelling tasks, but also by their extremely high computational and storage costs. Specifically, due to their massarxiv.org 1. GPTQ란 GPTQ.. 2025. 7. 1. [2025-1] 유경석 - nnDetection: A Self-configuring Method for Medical Object Detection https://arxiv.org/abs/2106.00817 nnDetection: A Self-configuring Method for Medical Object DetectionSimultaneous localisation and categorization of objects in medical images, also referred to as medical object detection, is of high clinical relevance because diagnostic decisions often depend on rating of objects rather than e.g. pixels. For this task, tharxiv.orghttps://github.com/MIC-DKFZ/nnDet.. 2025. 5. 24. [2025 - 1] 김지원 - An Algorithmic Crystal Ball: Forecasts-based on MachineLearning 논문 소개 논문 제목 : An Algorithmic Crystal Ball: Forecasts-based on MachineLearning발간년도: 2018저자 : Jin-Kyu Jung, Manasa Patnam, and Anna Ter-Martirosyan특징 : IMF(Internationa Monetary Fnd) Working Paper Research Question매크로 데이터(다음 분기 GDP 성장률 등)을 예측할 때에도 딥러닝이 높은 정확도를 보여주는가? Background기존에 IMF나 World Bank와 같은 기관들이 각 국가의 전망에 대한 보고서들을 내면서 다음 분기 GDP 성장률을 예측한다.하지만 Timmermann(2007)에 따르면 IMF의 World Economic Outl.. 2025. 5. 10. [2025-1] 이루가 - Machine learning based recommender system for e-commerce 논문 링크: https://www.researchgate.net/publication/373328673_Machine_learning_based_recommender_system_for_e-commerce 0. Abstract전자상거래의 핵심 성공 요소 중 하나는 맞춤형 상품 추천추천 시스템은 사용자 경험을 향상시키고 구매율을 높임본 연구에서는 FP-Growth 기반의 연관 규칙 알고리즘을 사용추천된 상품의 평균 구매 확률이 높아 실제 적용 가능성 있음 1. Introduction오늘날 디지털 기술의 발전과 인터넷 접근의 용이성 덕분에 우리는 점점 더 많은 정보에 노출 → 사용자에게 다양한 콘텐츠를 제공하지만, 동시에 정보 과잉과 다수의 정보 출처로 인해 혼란 초래이러한 문제의 해결을 위해서 사용자에게 .. 2025. 5. 10. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 19 다음
