• 검색

  • 글작성
  • 방명록
  • 환경설정
  • 메뉴 닫기
데이터 사이언스 사용 설명서
CATEGORY
  • 데이터 사이언스 사용 설명서 (341)
    • 데이터사이언스 정보 (4)
    • 소개 및 연구분야 (4)
      • 김민재 - NeuroScience (1)
      • 차준영 - 홀로그램 (0)
      • 최선안 - Domain Adaptation (0)
      • 한주혁 - NeuroScience (3)
    • 데이터 분석 & 시각화 (65)
      • Crawling (5)
      • Numpy (3)
      • SQL (3)
      • Tableau (2)
      • OpenCV (44)
      • Pandas (8)
    • 기계학습 (41)
      • Kaggle (4)
      • Machine Learning (37)
    • 딥러닝 (64)
      • Deep Learning (10)
      • 컴퓨터비전 (5)
      • 자연어처리 (16)
      • 추천시스템 (3)
      • 시계열 (27)
    • 컴퓨터 공학 (32)
      • 자료구조 (28)
      • 알고리즘 (0)
      • 컴퓨터 네트워크 (0)
      • 운영체제 (2)
      • 클라우드 컴퓨팅 (2)
    • 버전 관리 (11)
      • Django (1)
      • git & github (10)
    • 기타 정보 (10)
      • 기업 분석 (0)
      • Django (0)
      • 삼성 SDS Brightics (0)
      • 오류 코드 해결 모음 (10)
    • Algorithm 문제 풀이 (7)
      • 문제풀이 (7)
      • 알고리즘 (0)
    • Programming Language (12)
      • python (4)
      • R (7)
      • C, C++ (1)
    • 데이터 사이언스 메뉴얼 (49)
      • python (5)
      • numpy (4)
      • pandas (10)
      • data visualization (4)
      • Crawling (2)
      • National Language Processin.. (4)
      • Object classification (8)
      • Machine Learning (9)
      • Deep Learning (1)
      • 데이터사이언스 정보 (1)
    • 기타 (21)
      • ADsP (데이터분석준전문가) (8)
      • 기업분석 (3)
      • 컨퍼런스 후기 (1)
      • HTML (준영) (0)
      • Slack Trading Bot (준영) (5)
    • 삼성 SDS Brightics (20)
VISITOR 오늘 전체
  • 글쓰기
  • 환경설정
  • 로그인
  • 로그아웃
  • 취소

Meta Learning 검색 결과

해당 글 1건
[논문 Review] Meta-learning with implicit gradients in a few-shot setting for medical image segmentation

본 논문에서는 implicit gradients를 활용한 Meta Learning을 통해 의료 이미지에 대한 segmentation에 관한 내용을 다룬다. 1. Meta Learning Medical Image Analysis 분야에서 발생하는 주요 문제는 1) 질병에 대한 annotation 작성의 어려움, 2) 피부나 위 등 다양한 기관 및 흑색종이나 용종 등 여러 질병으로 구성된 heterogeneous dataset, 3) public한 dataset의 부족과 잘못된 label이 포함된 품질적인 이슈 등이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Few shot Setting에서의 Meta Learning이 잠재적인 솔루션으로 부상하고 있다. Meta Learning이란 'Learning to le..

소개 및 연구분야/김민재 - NeuroScience 2022. 2. 28. 09:30
  • 이전
  • 1
  • 다음

CATEGORY

  • 데이터 사이언스 사용 설명서 (341)
    • 데이터사이언스 정보 (4)
    • 소개 및 연구분야 (4)
      • 김민재 - NeuroScience (1)
      • 차준영 - 홀로그램 (0)
      • 최선안 - Domain Adaptation (0)
      • 한주혁 - NeuroScience (3)
    • 데이터 분석 & 시각화 (65)
      • Crawling (5)
      • Numpy (3)
      • SQL (3)
      • Tableau (2)
      • OpenCV (44)
      • Pandas (8)
    • 기계학습 (41)
      • Kaggle (4)
      • Machine Learning (37)
    • 딥러닝 (64)
      • Deep Learning (10)
      • 컴퓨터비전 (5)
      • 자연어처리 (16)
      • 추천시스템 (3)
      • 시계열 (27)
    • 컴퓨터 공학 (32)
      • 자료구조 (28)
      • 알고리즘 (0)
      • 컴퓨터 네트워크 (0)
      • 운영체제 (2)
      • 클라우드 컴퓨팅 (2)
    • 버전 관리 (11)
      • Django (1)
      • git & github (10)
    • 기타 정보 (10)
      • 기업 분석 (0)
      • Django (0)
      • 삼성 SDS Brightics (0)
      • 오류 코드 해결 모음 (10)
    • Algorithm 문제 풀이 (7)
      • 문제풀이 (7)
      • 알고리즘 (0)
    • Programming Language (12)
      • python (4)
      • R (7)
      • C, C++ (1)
    • 데이터 사이언스 메뉴얼 (49)
      • python (5)
      • numpy (4)
      • pandas (10)
      • data visualization (4)
      • Crawling (2)
      • National Language Processin.. (4)
      • Object classification (8)
      • Machine Learning (9)
      • Deep Learning (1)
      • 데이터사이언스 정보 (1)
    • 기타 (21)
      • ADsP (데이터분석준전문가) (8)
      • 기업분석 (3)
      • 컨퍼런스 후기 (1)
      • HTML (준영) (0)
      • Slack Trading Bot (준영) (5)
    • 삼성 SDS Brightics (20)

RECENTLY

  • 최근 글
  • 최근 댓글

최근 글

최근댓글

태그

  • 브라이틱스서포터즈
  • web programming
  • Machine Learning
  • python library
  • 파이썬
  • 딥러닝
  • python
  • 머신러닝
  • pandas
  • DataFrame
  • 판다스
  • Computer Vision
  • opencv
  • 삼성SDS
  • 시계열 분석
더보기+

VISITOR

오늘
어제
전체
Powered by Privatenote Copyright © 데이터 사이언스 사용 설명서 All rights reserved. TistoryWhaleSkin3.2

티스토리툴바