발표 자료 Introduction to XGBoost

2018-09-20 10 min read machine-learning

이 자료는 외부 논문 Chen & Guestrin, "XGBoost: A Scalable Tree Boosting System" (KDD 2016) 를 제가 정리해 발표한 리뷰입니다.

Introduction to XGBoost 첫 슬라이드

추천 글

딥러닝에서 Missing Value, 다들 0으로 채우면 안 된다는데 정말일까요?

제가 ICLR 2020에 출판한 논문, "Why Not to Use Zero Imputation? Correcting Sparsity Bias in Training Neural Networks"을 소개하는 글입니다.

2019-06-01 19 min read machine-learning recommender-system
발표 Dynamically Expandable Network (DEN)

Yoon et al.의 'Lifelong Learning with Dynamically Expandable Networks' (ICLR 2018) 논문을 정리해 KAIST ML Lab Internal Seminar에서 발표한 논문 리뷰입니다.

2018-08-08 22 min read machine-learning
발표 Introduction to MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) with Discussions

Finn et al.의 'Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks' (ICML 2017) 논문을 정리해 KAIST ML Lab Internal Seminar에서 발표한 논문 리뷰입니다.

2018-11-30 27 min read machine-learning