hamstersAreCute1051 💥 Zoobot 모델 - 은하 병합 파인튜닝 테스트 : 데이터 한번 테스트를 해 보장기존 SOTA를 이해해야멀티모달 아키텍처로 개선해 볼 수 있을 것이당 ✅ 내 컴퓨터 구성 분석CPUi5-14600KF (6P+8E, 최대 5.3GHz)멀티코어 성능이 우수해서 학습보다는 데이터 전처리, 추론 등에 적합쿨러3RSYS 360mm 수랭 쿨러발열 많은 작업도 안정적 처리 가능메인보드B760M AORUS ELITE AXPCIe 4.0, M.2, Wi-Fi 등 학습용 구성에 충분RAMDDR5 32GB (16GB x2, 5600MHz)딥러닝 학습엔 최소 수준, 추론이나 중간 규모 데이터 처리엔 충분GPURTX 4070 Ti SUPER 16GBDL 학습 가능, TNG50 + Zoobot fine-tuning 규모에 적당SSDSK hynix P31 1TB (NVMe Gen3)빠르고 .. 2025. 4. 2. 🎯 Galaxy mergers 연구 알아보기 (Zoobot 모델 / 데이터 ) 🎯 Galaxy merger challenge: A comparison study between machine learning-based detection methods Aims: Various galaxy merger detection methods have been applied to diverse datasets. However, it is difficult to understand how they compare. Our aim is to benchmark the relative performance of merger detection methods based on machine learning (ML)" data-og-host="ui.adsabs.harvard.edu" data-og-source.. 2025. 4. 2. ✳️ 유런 DQN 발표 정리 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 4. 1. 우주먼지 교수님 주제 Post-merger Masquerade 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 4. 1. 👨🏻🚀 우주천문학 팀원들 첫 만남! + spaceAI 지웅배 교수님 미팅 냥냥 연세대 천문우주학 팀원들 첫 미팅이야기 좀 하구 지웅배 교수님과의 미팅두 같이 진행하기루 함👨🏻🚀 우주천문학 팀원들 만나깅우주토크 했다재밌음ㅋㅋㅋ 최애 항성행성은하성운 듣기베텔게우스 있을 것 같았는데 예진 언니 최애 항성이었음적색초거성~ 언니도 쿠르케작트 포스터 사려고 했었대 예약해뒀던 룸카페 가서 주제 토의 우리가 교수님들이 추천해주신 논문 읽고 주제 정리해본 거 설명하면서괜찮은지 틀린 거 없는지 체크 희수언니가 주제 관련 기본 지식 강의두 해 줬따적색 편이우주과학에서의 거리 측정분광 / 측광 데이터 분자 에너지 준위 변화로 원소 탐지등등에 대해 이해함뇽뇽 이외seeing data 보정ㄴ 얼마 전 등장한 실제 레이저 이용 보정법을 뛰어넘기가 힘들 것 같다는 예진 언니 의견으로 기각로버/.. 2025. 4. 1. ✳️[ Playing Atari with Deep Reinforcement Learning ] 논문 리뷰 (Mnih et al., 2013, DeepMind) Playing Atari with Deep Reinforcement LearningWe present the first deep learning model to successfully learn control policies directly from high-dimensional sensory input using reinforcement learning. The model is a convolutional neural network, trained with a variant of Q-learning, whose input is rawarxiv.org ✳️ 논문 읽기시간 부족으로 제대로 못 일금..ㅜㅜ✳️ 논문 정리🎮 Abstract딥러닝 기반의 강.. 2025. 3. 30. 🤺 캐릭터 드로잉 커미션 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 3. 30. 📊 뀨업 : 2차 릴리즈 준비 - 밤샘끝내기 (실패) 다들 바빠서 다른 거 하느라 시간 내기/맞추기 힘들어서해커톤식으로 하루 밤새서 2차 릴리즈 끝내기로 결정!📊 TODO다음주 TODO ✅정은체프론트단 쿠키 생성 / 리프레시 로직 다시 만들기랭킹 수식 구현 순위 api 연결 ( 동시성 문제 처리 히언VPC 돈나가는 이유 알아내기랭킹 db 만들기다이너모 db 구축소은랭킹 수식 구현 순위 api 만들기끝내!!!!!📊 refresh : front cookie백엔드 쿠키 사용 잘 안 됨서드파티 쿠키를 쓰는 추세래 프론트에서 생성해야 한다는 말..✅ 목표 흐름1. 사용자가 버튼을 누른다.2. 쿠키에 handle이 없다면 → 사용자에게 입력 받기 → loginApi로 유효성 검증3. 성공하면 handle을 쿠키에 저장4. 다음에 리프레시 버튼을 누르면 쿠키에서 h.. 2025. 3. 29. 🪼 강화 학습-마르코프 결정 과정 : 딥러닝 파이토치 교과서 딥러닝 파이토치 교과서 - 서지영 12장. 강화 학습🪼강화 학습이란머신러닝 / 딥러닝의 한 종류어떤 환경에서 어떤 행동을 했을 때 그것이 잘 된 행동인지 아닌지 판단하고 보상/벌칙을 주는 과정을 반복하여 스스로 학습하게 하는 분야 환경 environment에이전트 agent => 환경과 상호 작용하는 에이전트를 학습시키는 것 상태 state (다양한 상황) 에서 행동 action을 취하며 그에 대한 응답으로 보상 reward를 받으며 학습상태 State : 에이전트가 관찰 가능한 상태의 집합 시간 T에서 에이전트의 상태 s행동 Action: 에이전트가 상태 S에서 가능한 행동시간 T에서 특정 행동 a 🪼마르코프 결정 과정강화 학습의 문제들은 마르코프 결정 과정으로 표현됨마르코프 결정 과정은 모두 마.. 2025. 3. 28. 🅰️ Generative AI workshop - AWS Cloud Club in South Korea 🅰️ 신청희워니가 ACC 해가지거따라옴 Generative AI workshop - AWS Cloud Club in South Korea, 2025년 3월 28일 (금) 오후 6:30 | Meetup**이번 워크샵은 ‘Amazon Bedrock Agent 를 이용하여 Application 구축하기’ 를 주제로 진행됩니다!** ■ **소개** 이번 이벤트에서는 AWS 의 서비스인 Amazon Bedrock 에이전트를 사용하여 Application 구축하는www.meetup.com세부 정보이번 워크샵은 ‘Amazon Bedrock Agent 를 이용하여 Application 구축하기’ 를 주제로 진행됩니다! ■ 소개이번 이벤트에서는 AWS 의 서비스인 Amazon Bedrock 에이전트를 사용하여 App.. 2025. 3. 28. 이전 1 2 3 4 ··· 106 다음
