1. What is Kubernetes? 구글에서 개발하고 있는 컨테이너 배포, 확장, 운영 툴 사실상 현 시점 컨테이너 오케스트레이션 표준 대규모에 적합 장점 다양한 생태계 구축되어 있음 다양한 환경 지원 훌륭한 확장성 단점 알아야 할 내용이 너무 많아서...

1. 클라우드의 등장, 하드웨어 가상화 서버 운영 프로비저닝 > 배포 > 서버 운영 프로비저닝: 애플리케이션이 동작하는 상태 만들기 배포: 프로비저닝된 서버에서 애플리케이션을 실행 서버 운영: 배포된 애플리케이션이 동작 가능한 상태 만들기 ...

ELMo, BERT, GPT-2는 모두 contextualized word representation을 생성하는 모델입니다. contextualized word representation은 단어들이 등장하는 문맥에 따라 서로 다른 vector를 갖습니다. 다의어의 경우 의미에 따라 여러 개의 vector를 갖게 되는 것인데요. 이러한 특성은 문맥에 관...

Introduction NLP 모델을 개발할 때, 일반적으로 unlabeled 데이터셋은 충분하지만 특정 task를 학습시키기 위한 labeled 데이터셋은 부족하다는 문제가 있습니다. GPT-1은 이 문제를 해결하기 위해 unsupervised pre-training과 supervised fine-tuning을 결합하여 사용하는 semi-super...

Introduction 대용량 corpus로 사전 학습한 단어 embedding vector를 사용하는 것은 이제 NLP 모델의 표준으로 자리 잡았습니다. 이 vector들이 문맥상 단어의 의미와 문장 구조에 대한 정보를 잘 함축하고 있기 때문입니다. 이에 따라 NLP 분야의 많은 연구자들이 모델 성능 향상을 위해 고품질의 단어 embedding v...

1. Introduction 이상 탐지는 사전에 수집한 데이터를 바탕으로, 정상 케이스와 비정상 케이스를 구분하는 방법을 학습하는 모델인데요. 비정상 케이스가 희박하고, 학습 데이터와는 다른 새로운 유형의 비정상 케이스가 발견되는 등 데이터셋에 문제가 있는 경우가 많기 때문에 분석에 어려움이 있습니다. 이러한 배경으로 이상 탐지 방법론은 정상 데이터...

CFA는 pre-trained CNN에 patch descriptor와 memory bank를 적용해서 비정상 feature를 더 명확하게 구분할 수 있도록 만든 모델입니다. hypersphere 기반 loss function을 사용해서 patch descriptor를 학습시켜 target 데이터 중심의 feature를 생성하고, target 데이터셋...

PatchCore는 SPADE와 PaDiM의 특징을 합친 모델로, SPADE의 Gallery와 비슷한 역할을 하는 Memory Bank를 사용합니다. 또한 PaDiM처럼 patch level 접근법을 사용하는데, 이웃한 pixel feature들을 묶어서 patch feature를 만든다는 것이 PaDiM과의 차이점입니다. 테스트 시에 테스트 이미지의...

PaDiM은 이미지를 patch 단위로 쪼개어 분석하는 모델입니다. pre-trained CNN model을 사용해서 각각의 patch에 해당하는 embedding vector를 생성하고, 이 embedding vector를 통해 각각의 patch를 multivariate Gaussian ditribution으로 표현하는 것이 PaDiM의 차별점입니다...

K-nearest neighbor 방식은 이미지 자체가 정상인지 혹은 비정상인지는 잘 판단하지만, 이미지 내 어느 부분이 비정상인지를 잘 설명하지 못합니다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 Gallery 라는 개념을 사용합니다. Gallery는 정상 이미지의 pixel feature들을 저장해두는 일종의 저장소인데요. Gallery에 저장...