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People tend to project themselves as “better-than-average”. Those who are incompetent overestimate themselves, while those who are competent underestimate their ability. This phenomena is also known as dunning-kruger effect, which is one of cognitive biases. Summarization @startmermaid flowchart LR Incompetence – previous research –> Metacognitive Deficiencies – Dunning,Kruger –> Inflated Self-Assessments @endmermaid Previous researches mainly focused on ‘incompetence leads to metacognitive deficiencies’, while this research, which Dunning and Kruger published, targeted on ‘metacognitive deficiencies leads to inflated self-assessments.’ The following is how each groups behaved. ...

Pytorch와 Chemistry를 키워드로 관련 논문들을 찾던 중에 NLP model을 이용한 논문을 발견했다. 아미노산 결합체인 콜라겐(Collagen)의 아미노산 배열로부터 녹는점 $ T_{m} $ 을 예측하는 것이 주된 목표였다. 주로 자연어 처리에 쓰이는 NLP(Natural Language Processing) 기법을 화학적 분자에 적용한다는 점에서 색다른 접근 방식이라고 생각할 수 있다. 기존에 화학 분야에 ML와 AI을 적용하기 위해서는 주로 물리화학적 특성들을 모두 고려해서 복잡한 모델을 만들어냈었는데, 이 경우 단순 아미노산 배열로부터 녹는점을 예측할 수 있기에 간편하면서도 실용적이라고 볼 수 있었다. 논문의 전체 내용을 읽기 위해서는 CollagenTransformer - ACS Publications을 참고하길 바란다. 여기에서는 이 논문에 대해서 간단한 요약과 더 알아볼 부분들에 대해서 소개하려고 한다. ...

구글 리서치에서 코드 생성으로 VQA을 해결한 연구가 공개되었다. VQA는 Visual Question Answering의 약자로, 질문과 Image가 주어지면 그에 맞는 해답을 제시하는 문제이다. 마치 TOEIC의 LC파트에서 들려주는 것에 적절한 사진 고르기와 비슷하다고 볼 수 있다. 기존에는 이미지에서 특성을 추출하거나 자연어를 분석하는 모델이 VQA 문제를 해결해왔는데, 이번 CodeVQA 모델은 그 대신에 코드를 사용한다는 점에서 매우 특이했다. 저작권상 이미지를 그대로 가져오지는 못했는데 Modular VQA - Google Research에서 실제 구현 과정을 확인해보길 바란다. 마치 우리가 이미지를 보고 분석하는 과정처럼 질문에 해당하는 코드를 제시하고, 이미지를 input으로 받아서 코드에 따라 진행시키는 방식이었다. 기존 방식에 비해서 코드를 사용하기에 논리적으로 완전하고 과정을 구체적으로 파악할 수 있다는 장점을 가진다. ...

Jekyll 기반의 Juchive 개인 블로그를 3달동안 잘 활용하고 있다. 이제 틀도 잡혀서 카테고리별로 글도 꽤 쌓였다. 그러다보니 정보들을 불러오는데 생각보다 오랜 시간이 걸리고 웹사이트의 속도가 느려진 기분이 들었다. 이것을 해결해보고자 고민하다가 이미지를 불러오는 과정을 손봐야겠다는 생각을 하게 되었다. 현재 블로그에 있는 모든 이미지는 개인 Onedrive 클라우드에 저장해두고 embed해서 불러오는 방식을 취하고 있다. 지난 6월부턴가 Onedrive 측에서 embedding에 대한 정책을 바꾼건지 전보다 로딩 속도가 느려지고 링크도 바뀌었다. 과거에는 embed 했을 때에 주소가 https://phx02pap001files.storage.live.com/...였다면 이제는 https://onedrive.live.com/...로 바뀌었다. 링크가 바뀐 것은 큰 문제가 아니나, 로딩 속도가 느려졌다는 점은 굉장히 거슬렸다. ...

Every Tuesdays, Kaggle opens a light-weight challenges which runs for 2 weeks. These datas are based on real-world data but easy to use for beginners of ML & AI. Sometimes I try to participate to these competitions and this experience improves my skills of Machine Learning world. Explore Multi-Label Classification with an Enzyme Substrate Dataset Season 3, Episode 18 competition is about Multi-Label Classification. Since I’m currently learning about Keras API, this time I tried to solve this problem with Deep Learning method. The following is my footprints of my journey. ...