너무 좋은 자료가 있어 메모.

우버의 Meet Michelangelo: Uber’s Machine Learning Platform 블로그 포스트를 보고 핵심만 정리해보았다. 2017년 9월 글인데, 이 시기에 MLOps에 대해 이렇게 잘 정리했다는 것에 놀랐다.

원 블로그 글 보면서 정리

최근에 Fluent Bit을 살펴볼 일이 생겨 간단히 정리해본다.

TensorFlow에 포함되어 있을 적부터 흥미있게 보았던 프로젝트. ML은 Machine Learning이 아닌 Multi-Level을 말한다. 해당 논문이나 관련 프로젝트를 찾아보고 정리해본다.

FSDL을 듣고 읽어보며 필요한 부분을 정리한 노트입니다.

FSDL을 듣고 읽어보며 정리한 노트입니다.

밀리의 서재 구독후에 읽은 첫 책. 쭉쭉 읽어볼 수 있는 포맷으로 보여서 훑어보았다. 이 포스트는 다음에도 참고하고 싶은 내용과 후기에 관한 글이다.

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ML Community Day 들으면서 신기한 것들만 정리

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제목이 관심이 가서 본 논문(Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks?)에서 던진 핵심 질문이다.

그냥 제목이 재밌어 보여서 읽어보았고, 생각보다 신기했다. Transformer Architecture를 더 잘 활용하기 위해서 더 많은 인사이트가 필요할 것이라 생각하는데, 그를 위해서 읽어본 논문이다.