오늘도 slide 3까지밖에 이해를 못했음

 오늘은 공학 주제의 세미나는 아니지만, 알아두면 매우 유용할 것 같아서 필기하기로 했다. 울 학교 Language Education Center의 Daniel Croydon 교수님이시다. 이번 학기 두 번째로 세미나를 해주시는 건데, 지난번 학술지 쓰는 방법 세미나도 (필기는 안 했지만) 매우 도움이 됐기 때문에 기대가 된다. (그리고 원어민이시라서 알아듣기가 정말 쉽고 좋다 ㅠㅠ) 오늘은 세미나 handout도 있다. 그래서 필기할 필요가 없을 것 같지만...? 내가 handout을 다시 볼 리가 없기 때문에 잘 기억하기 위해서 필기하도록 하겠다. 필기 시작! 가장 많이 하는 실수: - tenses (과거/현재/완료) - voice (능동/수동) - article (the/an/a/_) 근데 얘네들은 너무 큰 문제들이라 이걸 다 말해줄 수는 없다구 하심. 오늘 얘기할 것들은: - 문장 구조 - collocations ("words that go together") - formality / tone (Do I sound academic/professional?) - repitition ※ false friend 문제 (직역하느라 생기는 문제) e.g. 대표적인 - representative (most widely known / most widely used / promising) 사전적 의미는 맞지만 이런 문맥에서 representative를 사용하면 부자연스러움 지금 화장실이 엄청나게 가고싶다... 장난아니다... 실수를 피하는 5가지 방법 1. 사전과 thesaurus 오번역과 false friend를 피하기 위하여 사전, 유의어사전을 사용하면 좋다. (네이버 사전에 너무 의존하지는 말기! 가끔 부자연스러운 용례가 있을 때가 있음. 메리엄, 캠릿브지, 콜린스 사전/유의어사전을 활용하면 좋음) Recommended: https://www.merriam-webster.com/       ...

  오늘 진짜 너무 춥고 배고프고 졸리지만(거지의 3원소 달성) 그래도 강화학습은 들어야 한다는 일념으로 눈뜨고있는다... (막상 고급머신러닝 녹강은 밀렸음) 강화학습에 대해서도 늘 알고싶었고 요새 물리법칙을 러닝시키는게 핫해서 많이 기대가 된다. 오늘도 짱 대단한 발표자님 머신러닝 전문가 김수경 포닥님이 나와주셨다 (이력부분 영어 못알아들음) 영어 진짜 잘하심... 필기 시작 1. basic of reinforcement learning supervised(함수를 러닝함), unsupervised(숨겨진 구조를 러닝함)와 다르게 agent가 environment와 상호작용했을때 받는 reward와 panelty를 통해 reward를 최대화하는 방향으로 행동하도록 러닝 Design RL: Objective, State, Action, Reward 예를 들면 로봇이 넘어지지 않고 걷게하는 거(Objective). State: Angle and position of each joint Action: Torques applied on joints Reward: 1 at each time step upright + forward movement 또 다른 예시로는 아타리 게임이 있겠다 State: Raw pixel input of the game Action: game controls (UDRL) Reward: score increase/decrease at each step of the game 어떻게 implement? DQN(Deep Q Network 이건 나도 파이토치 공부할때 들어봤다) state를 observe하고 다음 action을 predict하는 구조. Optimizing single aromatic hydrocarbon molecule Motivation 분자의 에너지... 그거... 를 모델링하는데 gradient descent를 ... 사용하려고 하였음 1도 못알아들었기 때문에 ppt 가져옴... 분자의 초기상태에 따라 글로벌 미니마가 아닌...