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Terry TaeWoong Um
Works at Korea Institute of Science & Technology (KIST)
Attended Seoul National University
Lives in Waterloo, ON, Canada
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Terry TaeWoong Um

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#11. Domain-Adversarial Neural Network (2014)
테리의 딥러닝 토크 처음으로 논문 리뷰를 해보았습니다. 뉴럴넷을 가지고 domain adaptation을 구현하는 Domain-Adversarial Neural Network(2014)라는 논문인데요, 이 논문을 통해 domain adaptation이란 문제는 무엇이고, 이 논문에선 어떻게 해결하고 있는지 같이 알아보시죠. -  Ajakan, H., Germain, P., Larochelle, H., Laviolette, F. and Marchand, M....
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Terry TaeWoong Um

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#7. Ng교수의 교훈: 데이터셋만 잘 나눠도...
머신러닝계의 셀럽이라고도 할 수 있는 스탠포드/바이두의 Andrew Ng 교수가 Bay Area Deep Learning School과 NIPS2016에서 렉쳐를 가졌는데요, 그곳에서 강조한 내용은 다름아닌 "데이터셋 나누기"였습니다. 이게 도대체 뭐길래 이렇게 강조를 한 것일까요 [비디오] [슬라이드] * T-Robotics의 글은 facebook과 rss reader로도 받아보실 수 있습니다. [ facebook ]   http://facebook.co...
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머신러닝계의 셀럽이라고도 할 수 있는 스탠포드/바이두의 Andrew Ng 교수가 Bay Area Deep Learning School과 NIPS2016에서 렉쳐를 가졌는데요, 그곳에서 강조한 내용은 다름아닌 "데이터셋 나누기"였습니다. 이게 도대체 뭐길래 이렇게 강조를 한 것일까요 [비디오] [슬라이드] * T-Robotics의 글은 facebook과 rss reader로도 받아...
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Machine Learning & Artificial Intelligence: Main Developments in 2016 and Key Trends in 2017

"The main events of 2016 from my point of view have been in the areas of deep reinforcement learning, generative models, and neural machine translation" - Yoshua Bengio

http://www.kdnuggets.com/2016/12/machine-learning-artificial-intelligence-main-developments-2016-key-trends-2017.html
At KDnuggets, we try to keep our finger on the pulse of main events and developments in industry, academia, and technology. We also do our best to look forward to key trends on the horizon. We recently asked some of the leading experts in Big Data, Data Science, Artificial Intelligence, ...
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Claude Coulombe's profile photo
 
Worth to repeat!
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Terry TaeWoong Um

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#5. Training/Test/Validation Set : 오버피팅을 피하는 방법
오버피팅은 머신러닝에 있어서는 꼭 극복해야 할 산이죠. 그렇다면 이 문제는 어떻게 극복할 수 있을까요? 오버피팅을 다루기 위한 Training set / Test set / Validation set 이용방법을 알아보도록 하겠습니다. [비디오] [슬라이드] * T-Robotics의 글은 facebook과 rss reader로도 받아보실 수 있습니다. [ facebook ]   http://facebook.com/trobotics [ rss ]  http:/...
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Terry TaeWoong Um

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머신러닝 / 딥러닝 강의 7가지 추천!
머신러닝 / 딥러닝 강의 7가지를 추천해드립니다. [비디오] [슬라이드] * T-Robotics의 글은 facebook과 rss reader로도 받아보실 수 있습니다. [ facebook ]   http://facebook.com/trobotics [ rss ]  http://t-robotics.blogspot.kr/feeds/posts/default
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"테리의 딥러닝 토크" 유투브를 시작합니다!
안녕하세요 테리입니다~! 딥러닝 팟캐스트가 있었으면 좋겠다는 고민을 하다가 그냥 저 혼자 유투브 채널 을 만들어버렸습니다 ^^ 앞으로 머신러닝/딥러닝에 대한 이런저런 개념들과 관련 생각들을 공유할텐데요, 길지도 않게 딱 5~7분  정도의 길이로 만들 생각입니다! 저도 시간이 없으니 편집도 없고 짧게 라이브로 주~욱~ 앞으로 틈날 때마다 올려볼테니까요, 제가 중간에 그만두지 않게끔 종종 응원도 해주시고 피드백도 많이주셔요 ㅎㅎ 그럼 즐겨주세요! 유투브 구독 ...
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Terry TaeWoong Um

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#8,9,10. 머신러닝의 종류
머신러닝은 따지고 보면 정말 다양한 문제들을 다루고 있습니다. 크게는 Supervised와 Unsupervised로 나뉘는데요, 각각에 대해서 알아보고, 그 아래에는 어떤 카테고리들이 있는지도 함께 알아보시죠. [비디오] [슬라이드] *  테리의 딥러닝 토크 [youtube] https://www.youtube.com/playlist?list=PL0oFI08O71gKEXITQ7OG2SCCXkrtid7Fq   [facebook] https://www.face...
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딥러닝, 머신러닝, 기계학습
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Machine Learning & Artificial Intelligence: Main Developments in 2016 and Key Trends in 2017

"The main events of 2016 from my point of view have been in the areas of deep reinforcement learning, generative models, and neural machine translation" - Yoshua Bengio

http://www.kdnuggets.com/2016/12/machine-learning-artificial-intelligence-main-developments-2016-key-trends-2017.html
At KDnuggets, we try to keep our finger on the pulse of main events and developments in industry, academia, and technology. We also do our best to look forward to key trends on the horizon. We recently asked some of the leading experts in Big Data, Data Science, Artificial Intelligence, ...
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Terry TaeWoong Um

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#6. 에러 해부학: Bias-Variance Trade-off
머신러닝을 하면 필연적으로 예측값과 참값 사이의 에러가 존재할 수 밖에 없는데요, 그렇다면 이 에러는 과연 어디로부터 오는 것일까요? 에러의 구성요소를 한번 분석해 보겠습니다. 머신러닝 이론적으로도 의미가 큰 Bias-Variance Trade-off에 대한 내용입니다. [비디오] [슬라이드] * T-Robotics의 글은 facebook과 rss reader로도 받아보실 수 있습니다. [ facebook ]   http://facebook.com/trob...
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딥러닝, 머신러닝, bias, variance, tradeoff
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Terry TaeWoong Um

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#4. 오버피팅 (Overfitting): 누구나 처하게 될 문제
오버피팅(overfitting)은 머신러닝 100년 한 사람도 꾸준히 고민해야 하는 사항입니다. 머신러닝 연구자라면 누구나 처하게 되는 오버피팅 문제, 과연 오버피팅이란 무엇일까요? [비디오] [슬라이드] * T-Robotics의 글은 facebook과 rss reader로도 받아보실 수 있습니다. [ facebook ]   http://facebook.com/trobotics [ rss ]  http://t-robotics.blogspot.kr/feeds...
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Terry TaeWoong Um

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머신러닝, 그 느낌적인 느낌
대체 머신러닝은 어떤 일을 하는 걸까요? 대충 감이라도 잡으면서 머신러닝을 이용합시다~ [비디오] [슬라이드] * T-Robotics의 글은 facebook과 rss reader로도 받아보실 수 있습니다. [ facebook ]   http://facebook.com/trobotics [ rss ]  http://t-robotics.blogspot.kr/feeds/posts/default
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[Deep learning tutorial slides]

These slides are 271 page slides that overview most vision researches from object recognition to VQA.

[Link] http://www.slideshare.net/samchoi7/deep-learning-in-computer-vision-68541160

You can also find the author's other slides from his slideshare, e.g., deep learning for robotics as in the below link.

[Link] http://www.slideshare.net/samchoi7/deep-learning-in-robotics
Deep Learning in Computer Vision Applications 1. Basics on Convolutional Neural Network 2. Otimization Methods (Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam, etc) 3. Sema…
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Story
Tagline
A PhD student at U. Waterloo
Introduction
I'm a robotics engineer.
I received B.S & M.S. in Seoul National University and now am working at Interaction & Robotics Research Center, KIST.
Education
  • Seoul National University
    Mechanical & Aerospace Engineering, 2002 - 2008
    Bachelor of Science
  • Seoul National University
    Mechanical Engineering, 2008 - 2010
    Master of Science
Basic Information
Gender
Male
Work
Occupation
Robotics Scientist
Employment
  • Korea Institute of Science & Technology (KIST)
    Research Scientist, 2012 - present
    Research on robot learning (model learning / learning control) Development of an exoskeleton for the elderly and the disabled
  • LIG Nex1 Corp., Ltd.
    Research Engineer, 2010 - 2012
    Development of an exoskeleton for industrial labors Development of a small unmanned ground vehicle (SUGV)
Places
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Currently
Waterloo, ON, Canada
Previously
Seoul, Rep. of Korea
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