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■ 표현 학습(representation learning)representation learning은 원시 데이터(raw data)로부터 유용한 표현(representation)을 자동으로 학습하는 방법론으로, Machine learning의 하위 분야로서 데이터의 핵심 정보를 추출하고 이를 컴퓨터가 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 과정입니다. ▷ 세상을 표현하는 방식의 중요성머신러닝에서 다루는 데이터는 매우 고차원적이고 복잡한 구조를 띠고 있습니다.raw data를 그대로 처리하는 것은 비효율적이거나 불가능하기에, 중요한 패턴이나 구조를 발견하고 이를 압축하여 변환하는 과정이 필요합니다.Representation은 이러한 과정을 통해 추출된 정보의 압축된 형태로, 데이터의 핵심적인 특성을 잃지 않고도..

헬싱키 선언이란 1964년 필란드 헬싱키에서 열린 세계의사협회 총회에서 채택된 의료 윤리 선언으로, 2000년 10월에 인간게놈 계획에 관한 부분이 에든버러의 총회에서 개정되는 둥 수정 절차를 거치고 있습니다. [출처][헬싱키 선언 전문 번역]"제6차 개정판 전문 (영어) [링크]"을 번역하여 옮겨 적어 보았습니다.A. 서론1. 세계의학협회(WMA)는 인간 대상 의학 연구, 그리고 식별 가능한 인간 자료와 데이터에 대한 연구를 위한 윤리 원칙의 선언으로 헬싱키 선언을 개발하였다. 이 선언은 전체적으로 읽혀져야 하며, 각 구성 문단은 다른 관련 문단들을 고려하지 않고서는 적용되어서는 안 된다. 2. 헬싱키 선언은 주로 의사들을 대상으로 하지만, WMA는 인간 대상 의학 연구에 참여하는 다른 참가자들도 이 ..

ground truth (GT) voice, 기준 음성은 음성 합성 또는 음성 재구성과 관련된 연구에서 모델이나 시스템의 출력을 평가하는 데 사용되는 실제 음성 데이터이다.즉, 음성 합성 모델이 생성해야 할 최종 목표 음성, 그 정확한 음성의 예로 사용된다.상상된 음성을 다루는 연구에서는 상상만으로 발생한 뇌파 데이터를 기반으로 실제로 들을 수 있는 음성을 생성해야 하므로, 발화되지 않아 실제 음성 데이터가 없기 때문에, 이를 합성하는 것이 까다롭다.

데이터 분석 시 CSP를 사용한다는 내용을 강의에서 들었는데, CSP가 무엇인지 검색해보니 클라우드 서비스 제공업체만 나와서 나름대로 찾아본 결과를 정리합니다. CSP에는 다양한 알고리즘이 있으며, 이 글은 단순한 하나의 알고리즘에 대한 설명이라는 점을 기억해 주시길 바랍니다. 또한, 공부하는 과정에서 기록한 것이기에 오개념이 있을 수도 있습니다. 01. CSP의 기본 개념1. CSP(Common Spatial Pattern)란?공통 공간 패턴, 즉 CSP는 뇌파 신호나 다른 공간적 신호를 분석할 때 사용하는 기법이다. CSP의 목적은 다변량 신호에서 두 개 이상의 클래스에 대한 공간 필터를 찾아 신호의 분산을 최대화하는 것이다.여기에서 다변량 신호란 여러 채널을 통해 측정된 신호를 의미하며, 클래스란 ..

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