[Pytorch 다시보기] - Name some different components of PyTorch!! PyTorch의 다양한 구성요소를 알아봅시다!

Tensors : Tensors are very homogeneous to the Numpy array and it is also multi-dimensional. The Tensors are accessible in PyTorch as a torch. Some examples are torch.CharTen , torch.IntTensor , torch.FloatTensor , etc. 텐서 (Tensors): 텐서는 Numpy array와 매우 유사하며 다차원입니다. 텐서는 PyTorch에서 torch.을 통해 접근할 수 있습니다. 예를 들어 torch.CharTensor, torch.IntTensor, torch.FloatTensor 등이 있습니다. import torchchar_tensor = t..

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• · 2024. 10. 29.

[Genomics Data Science] - Genomics를 Data Science로 다뤄봅시다

Why Genomics?본 포스팅은 Coursera에 있는 Johns Hopkins University의 게놈 데이터 과학 특화 과정 강의를 정리한 내용입니다. INTRODUCTION: 이 강의는 유전체학의 중요성과 그것이 우리에게 가르쳐 줄 수 있는 것들에 대해 설명합니다. 유전체학의 기본 개념유전체학은 우리 몸 안의 유전체를 연구하는 분야로, 모든 인간은 99.9% 동일한 유전체를 가지고 있지만, 그 안의 작은 변화로 인해 다양한 차이가 발생합니다.유전체는 우리의 발달과 생물학적 특성을 결정하며, 예를 들어, 신경세포와 피부세포는 동일한 유전체를 가지고 있지만 서로 다른 기능을 수행합니다.암과 유전적 변이암은 유전적 질병으로, 세포가 통제 없이 분열하는 현상으로 정의됩니다. 이는 유전체 내의 변이가 ..

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• · 2024. 10. 29.

[High Python] - 컴프리헨션과 제너레이터에 대해서 알아보자

Introduction 파이썬에서는 컴프리헨션(Comprehension) 이라는 특별한 구문을 사용해서 리스트, 딕셔너리, 집합 등의 데이터 타입을 간결하게 이터레이션하면서 원소로부터 파생되는 데이터 구조를 생성할 수 있습니다. 컴프리헨션 코딩 스타일은 제너레이터(Generator)를 사용하는 함수로 확장할 수 있습니다.  제너레이터는 함수가 점진적으로 반환하는 값으로 이뤄지는 스트림을 만들어줍니다. 이터레이터를 사용할 수 있는 곳이라면 어디에서나 제너레이터 함수를 호출한 결과를 사용할 수 있습니다. 제너레이터를 사용하면 성능을 향상시키고 메모리 사용을 줄이며 가독성을 높일 수 있습니다. 개인적으로 파이썬에 대해서 최소한의 이해를 하고 있다고 자신있게 말하기 위해서는 Iterable, Iterator, ..

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• · 2024. 10. 22.

[Pytorch 다시보기] - Pytorch Intro! 파이토치를 다시보자! 토치의 텐서에 대해서.

What is Pytorch and how does it differ from other deep learning frameworks like Tensorflow? - Pytorch와 Tensorflow는 무엇이 다를까?  Pytorch는 페이스북 AI 연구소에서 만들어진 오픈소스 머신러닝 라이브러리 입니다. Pytorch는 동적 계산 그래프(Dynamic Computation Graphs)의 강점을 기반으로 구축되었습니다. Pytorch의 기능과 편리한 Workflow 덕분에 연구원과 개발자 모두에게 인기가 높아졌습니다.Dynamic Computation정적 계산 그래프를 활용하는 Tensorflow와 달리 Pytorch는 동적 계산 기능을 제공합니다.이를 통해 더 복잡한 아키텍처를 처리합니다. 또한 ..

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• · 2024. 10. 16.

[논문리뷰] - Sound Analysis에 대해서 알아봅시다! ( 기침 소리를 4 class로 분류한 최초의 논문 ? )

Impact Factor : 1.7 Journal Impact Factor (2023) Citations : 7 IntroductionSound analysis에 관련된 프로젝트를 처음으로 참여하게 되어서 관련된 논문을 찾아보던 중 가장 유사한 내용을 연구한 페이퍼를 찾게 되어서 소개드립니다. 이 페이퍼는 기침 소리를 사용하여 여러 질병을 자동으로 진단하는 새로운 기계학습 모델인 DKPNet41에 대해 설명하고 있습니다. 연구 목적 : Covid-19, 심부전, 급성 천식, 정상 상태를 포함하는 4가지 진단 카테고리에 대한 기침 소리 데이터를 수집하고, 이를 이용해 자동 진단 모델을 개발 및 검증. - 4-class cough detection -> Covid-19, heart failure, actur..

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• · 2024. 10. 14.

[논문리뷰] - All models are wrong and yours are useless: making clinical prediction models impactful for patients - 의료 인공지능 연구자들의 필수 아티클

Preview본 논문은 의료 분야에서 출간되는 여러 논문들에 대해 신랄하게 비판하고 있습니다. 요즘에는 좋은 저널에 실린 훌륭한 AI 기반 예측 모델들이 굉장히 많은데요, 이 연구들은 실제 임상에서 거의 사용되지 않습니다. npj에 실린 이 아티클은 여러 논문에 실린 모델들이 왜 쓸모없는지(useless)에 대해 굉장히 현실적인 인사이트를 담고 있습니다. 저자는 캠브리지 대학의 연구자로 지난 20년간 의료 예측 모델을 개발하고 이를 사업화하는 과정에서 얻은 깨달음을 본 아티클을 통해 여러 연구자들에게 전하는 것 같습니다. 저자는 지난 20년간 본인의 연구를 임상 현장에서 사용될 수 있도록 만들기 위한 과정에서 아래와 같은 'Observation'들을 얻었다고 언급합니다.  Interesting Point..

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• · 2024. 9. 3.