본문 바로가기
  • CobsLab upgrades your company value by AI technology

인공지능 강의50

신선한 키워드 추출 분석 모델!!- Back to the Basics:A Quantitative Analysis of Statistical and Graph-Based Term Weighting Schemes for Keyword Extraction 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Back to the Basics: A Quantitative Analysis of Statistical and Graph-Based Term Weighting Schemes for Keyword Extraction'입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임'Back to the Basics'영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/YHxoNhCWtic) 오늘 발표할 논문은 2020년에 emnlp에서 발표된 Back to the Basics: A Quantitative Analysis of Statistical and Graph-Based Term Weigh.. 2023. 4. 7.
MedSefDiff: Probabilistic Diffusion 모델을 이용한 의료 이미지 segmentation! 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘MedSefDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임'MedSefDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/gY3iFOIRs48) 본 논문의 구성은 백그라운드에 대해서 이야기를 하고 논문의 순서 그대로 진행하도록 하겠습니다. 처음으로 Diffusion에 대해서 간단하게 이해하고 넘어야 될 부분이 있습니다. 우선 열역학 .. 2023. 4. 5.
Voxel Field Fusion 기술을 활용한 3D Object Detection 강화 - Voxel Field Fusion for 3D Object Detection 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Voxel Field Fusion for 3D Object Detection'입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임 'Voxel Field Fusion for 3D Object Detection' 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/NWAciZYUiXA) 오늘 발표할 논문은 2022년도 cvpr에서 소개된 3차원 객체 인식에 관한 논문입니다. 논문의 제목은 Voxel Field Fusion for 3D Object Detection으로 홍콩 대학 컴퓨터과학과 연구진들이 발표한 논문입니다. Voxel이란 간단하게 부피를 가진 Pixel이란 뜻으로 Vo.. 2023. 3. 28.
복수열 조건문을 활용한 데이터프레임 필터링과 선택 복수열 조건문 복수열 조건문을 사용하여 데이터 프레임에서 여러 열에 대한 조건을 지정할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 필터링하거나 새로운 열을 생성할 수 있습니다. # 데이터 프레임 생성 data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Mary'], 'Age': [25, 30, 18, 21], 'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female'], 'Salary': [50000, 60000, 35000, 45000]} df = pd.DataFrame(data) # 복수열 조건문 사용 filtered_df = df[(df['Age'] > 20) & (df['Gender'] == 'Female')] # 결과 출력 print(filtered_df) .. 2023. 3. 27.