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Naver Boostcamp AI Tech 2 - Report settimana 2

August 13, 2021
1 min read

Report settimana 2

Revisione lezioni

DL Basic (post 1~17)

https://velog.io/@naem1023/series/DL-Basic

Data Viz (post 1~2)

https://velog.io/@naem1023/series/Data-Viz

Processo di lavoro / risultati

Devo menzionare il compito opzionale della settimana scorsa. Nel team della sessione tra pari e emersa una domanda sulla differenza tra dividere per n vs n-1 per la varianza della popolazione vs la varianza campionaria. L’avevo sicuramente studiato a lezione di probabilita e statistica all’universita, pero…

Si trattava dei gradi di liberta. https://brunch.co.kr/@zhoyp/174

Lo scopo della stima campionaria e stimare i parametri della popolazione. In altre parole, la varianza campionaria viene calcolata per stimare la varianza della popolazione. Quando n-1 punti dati del campione sono stati osservati, l’ultimo punto dati deve essere aggiustato per corrispondere al parametro della popolazione.

In altre parole, la varianza campionaria perde un grado di liberta.

La stessa logica puo essere applicata per calcolare i gradi di liberta per altre statistiche. Finora ho visto solo casi in cui si perde un grado di liberta, quindi non sono sicuro del caso generale.

Riepilogo sessione tra pari

Un membro del team ha proposto delle revisioni di paper. Anche senza implementare tutto, avremmo letto paper insieme, condiviso contenuti e revisionato implementazioni esistenti. Prima di ogni revisione, ognuno avrebbe letto solo l’abstract. Altrimenti qualcuno potrebbe abbandonare a quanto pare.

Abbiamo deciso di selezionare i paper dalla seguente lista e con l’aiuto del mentore: https://www.notion.so/c3b3474d18ef4304b23ea360367a5137?v=5d763ad5773f44eb950f49de7d7671bd

Retrospettiva di studio

E stata una settimana di lotta con le formule. Contare i parametri, usare le likelihood dalle sezioni precedenti — erano particolarmente difficili. Sembra che il problema derivi dalla mancanza di basi matematiche nonostante sia laureato in informatica. Leggere le formule di per se va bene, ma applicarle e dove sta la difficolta.

Tra le revisioni di paper previste per la prossima settimana e la preparazione sui contenuti del transformer, devo fare molta revisione.

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