'Private'에 해당되는 글 4건

  1. 2018.03.14 update.
  2. 2017.03.22 이전 글들을 다시 정리하면서...
  3. 2016.11.02 GTX1060 성능
  4. 2012.04.16 다시 새롭게 시작합니다.

update.

Private 2018.03.14 23:42

글을 안쓰고 있는 것은 아닌데, 대부분 일하고 관계가 있는 내용들이라 비공개로 작성 중이다.

 

어쩌다보니 꽤 오래전에 했었던 일들을 다시 꺼내야하는 일들이 계속 생기고 있는데,

차라리 그런 내용들은 하나씩 오픈하면서 내용을 같이 업데이트 하는 것도 괜찮지 않을까 싶다.

 

하나씩 꺼내보자면,

1. extended kalman filter

2. reinforcement learning ( including deep- )

3. multi-objective optimization ( especially evolutionary algorithms )

 

왠지 예감에는 비공개로 써놓은거 하나씩 오픈해도 될 것 같다. 깊은 내용은 아니지만...

Posted by SHHyun

#1. 대학교/대학원 시절에 전공으로 일반적으로 잘 연구하지 않는 진화연산(Evolutionary Computation)과 로보틱스(Robotics)라는 분야를 선택하게 되었습니다. 그러다보니 혹시라도 있을지 모르는 같은 분야를 연구하는 누군가를 찾아보기 위해, 그리고 그 당시에 그런 분들과의 교류를 위해 한창 블로그에 공부하던 여러가지 내용들을 정리하고 있었습니다.


회사에 들어가고 나서, 한번 내용들을 전체적으로 다시 정리해서 하나씩 꺼내야지 마음 먹었던게 벌써 5년이 지났지만, 이것저것 일들에 시달리고 나니, 그럴 엄두가 안나고 있습니다.


그래서 옛날에 썻었던 글들을 다시 카테고리로 정리하여, 그냥 옛날 내용 그대로 공개하려고 합니다. 어쩌면 상당히 오래된 이야기이고, 전혀 쓸모없는 고대의 유물일 수도 있고, 과거에 공부하며 정리했던 내용들이라 전혀 맞지 않지만 마구마구 적어놓았던 그런 이야기일 수 있습니다. 개인적으로는 부끄러운 이야기일 수도 있고, 어떻게 이렇게 글을 못썼지 라는 생각과 함께 자괴감이 들 수도 있는 그런 이야기일 수 있지만, 다시 한번 기존에 있었던 내용들과 함께 시작해보려고 합니다.


그리고 그 내용들은 하나씩 하나씩, 최근의 트랜드를 정리하고 공부해가며, 그 내용들을 추가하면서 수정하려 합니다.


#2. 저는 과거에서부터 지금까지 여전히 사람이 신경망이나 어떤 머신 러닝 알고리즘의 흐름 구조를 만들고 설계하는 데에는 한계가 있을 수 밖에 없고, 결국 스스로 진화하는, 그리고 스스로 학습해 나아갈 수 있는 알고리즘이 반드시 필요할 수 밖에 없을 것이라고 생각합니다. 페드로 도밍고스의 마스터알고리즘에서 말하는 4개의 마스터 알고리즘이 하나되는 궁극의 알고리즘이 탄생하는 그런 일들이 언젠가는 이루어질 것이라 생각하는 것이죠.


그런 의미에서 저와 비슷한 누군가에게 진화연산은 여전히 매력적일 수 있는 하나의 알고리즘이라 생각되네요. 학습 모델들도 Unsupervised 형태의 Generative Model 로서의 트렌드가 점점 이어져감에 따라 언젠가는 다시금 중요하게 쳐다보는 그런 날이 있지 않을까 생각합니다. 물론 그날이 절대 오지 않을 수도. 그리고 지금의 진화연산과는 전혀 다른 형태가 나타날 수도 있겠지만요.


아... 그렇다고 제가 마스터알고리즘에서 말하는 진화주의자는 아닙니다. 실질적으로 현재의 진화연산의 한계는 매우 뚜렷하게 알고 있기 때문입니다. 자원이 받쳐준다면, 한번 극복해보고 싶긴 합니다... 할 수 있을 것 같다는 확신도 있고...


#3. 확실히 세상이 바뀌어가고 있다는 사실에 대해 많이 느끼는 것은 산업용 솔루션을 만드는 우리 회사같은 곳에서도 결정론적 모델만이 정답이 아닐 수 있다는 것에 대해 아주 조금은 의식한다는 것이네요. 참... 이걸 5년전에 의식해주셨으면, 얼마를 더 앞서갔을까 하는 아쉬움이 있지만... 물론 그건 지나간 시간에 대한 아쉬움일 뿐 입니다. 앞으로 다가올 시간에 대한 기대감은 다른 형태로 꿈꿔야하지 않을까요...

Posted by SHHyun

GTX1060 성능

Private 2016.11.02 21:50

Tensorflow 를 돌리면서, 현재쓰는 650M 이 여러모로 부족하여 새로 영입했다.


확실히 빨라지긴 했는데, 같이 일하는 분의 GTX950M 에 비해서 그렇게까지 큰 성능 향상이 있는지는 잘 모르겠다.


역시 뒷자리가 5라서 서로 비슷한가 싶기도 한데... 벤치마크 자료에 비해 생각보다 미비하다.


그런데 데이터 셋을 크게 늘리니 빨라지긴 하는데...


근데 데이터 셋이 작을때 성능을 기대하고 있었는데 아쉽다.



Posted by SHHyun

이번엔 무슨 내용을 어떻게 할지 정하지 않았네요.

 

그건 차차 생각하고.

 

뭔가 새로운 것들.

 

뭔가 다른 것들을 다시 한번 생각해볼랍니다.

Posted by SHHyun