빅웨이브에이아이 기술블로그

시작 안녕하십니까? 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이현상입니다. 지난 Neural Prophet 리뷰 이후 오랜만에 SOTA 알고리즘에 대해서 소개드리게 되었습니다! 오늘의 SOTA 알고리즘은 바로 DINO(DETR with Improved deNoising anchOr boxes)로 현재 COCO 2017 객체 탐지 데이터셋에서 1위를 차지하고 있습니다. 풀네임에서 따온 이름이 다소 억지스럽긴 하지만, 최근 논문에서는 단어의 느낌을 위해서 이런 방식을 사용하기도 하더라구요. 그러나! 다소 급조한 듯한 이름과는 다르게 DINO는 객체 탐지 분야의 타 알고리즘과 비교했을 때 아주 혁신적인 실험 결과를 발표했습니다. 그 내용에 대해서 핵심 아이디어 및 모델 아키텍처를 소개드리겠습니다. Key Idea DINO..

시작 안녕하세요! 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이우창입니다. 지난번에는 Neural Prophet 모델에 대한 전반적인 내용과 1-step 예측을 소개드렸습니다. 이번에는 기존에 포스팅한 Neural Prophet 모델에서 Multivariate 와 n-step 과정을 함께 사용한 ARX(Auto-Regression X) model과 같은 방법으로 예측 모형을 구축한 후 기존 모델과 비교하여 정확도가 얼마나 개선되었는지 확인 해보고자 합니다. 학습 및 예측하기 위한 예제를 직접 실행해보겠습니다. 소스코드는 아래의 URL을 참조하시면 될 것 같습니다! https://colab.research.google.com/drive/1BLyPyWe9RMm4v5oy8f_RMXeKKdjl0vb0?usp=sharing N..

시작 안녕하세요! 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이우창입니다. 지난번에는 Neural Prophet 모델에 대한 전반적인 내용을 소개드렸습니다. 이번에는 Neural Prophet 모델에서 AR(Auto Regression) 과정을 통해 1-step에 대한 데이터를 예측하기위해 학습 및 예측하기 위한 예제를 직접 실행해보겠습니다. 소스코드는 아래의 URL을 참조해주시면 됩니다. https://colab.research.google.com/drive/1JoLECBglOebwh_JfyXle43QQMOSQWrkx?usp=sharing NeuralProphet_Multivariate 1-step model2.ipynb Colaboratory notebook colab.research.google.com 패키지 및..