Speech Recognition and Deep Learning

조금 깊게 공부하고 싶었던 머신러닝과 다른 알고리듬 공부를 위해 선택한 분야. 이제까지 어설프게 알고 있던 용어들 및 구현들을 정리하고 (eg. HMM, Bayesian, …) 딥러닝 관련 용어를을 정리한다.

• 문서 읽어보며 용어정리
  • Speech Recognition Using Deep Learning Algorithms
  • Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition
• 관련 라이브러리 찾아 비교하기
  • KALDI vs HTK
  • http://kaldi.sourceforge.net/
  • Deep Neural Networks in Kaldi

자연어 처리와 검색

내 노트 디렉토리를 검색하는 Solr를 꾸미면서, 자연어 처리와 검색에 관련된 자료들을 모아보고 공부영역을 확인한다.

• Solr와 루씬
  • Solr 설치하기
• 형태소 분석기
  • https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko-lucene-analyzer
• 자연어 처리 및 검색과 관련된 공부자료

머신러닝과 관련 서비스 (그리고 오픈소스 / 영어)

• 머신러닝 활용분야
  • 공부 자료
    • Mahout in Actoin 읽어보기
    • http://celdee.tistory.com/327
    • https://github.com/paulasmuth/recommendify
  • Recommendation
    • 상품을 개인에게 추천하는 개인화 서비스
    • User based
    • Item based
    • 유사도, 선호도, …
  • Clustering
    • Unsupervised learning
    • 카테고리를 잘 만들어내는지가 핵심
    • SNS의 유사 사용자 모으기 (eg. 트위터)
    • 내가 듣는 음악과 유사한 음악 (eg. Last.fm)
    • 유사한 글 찾기 (eg. 스택 오버플로우)
  • Classification
    • Supervised learning
    • 주어진 카테고리에 대해, 잘 분류하는지가 핵심
    • prediction / detection
• 머신러닝 라이브러리
  • https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning
  • https://github.com/rieder91/MachineLearning
  • https://github.com/sjwhitworth/golearn
  • http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html
  • http://meka.sourceforge.net/
  • https://github.com/SkymindIO/deeplearning4j
  • https://github.com/cardmagic/classifier
  • https://code.google.com/p/java-statistical-analysis-tool
• 대규모 머신러닝을 위한 분산 서버와 네트워크 통신
  • HA Proxy와 로드 밸런싱 공부해보기
  • AWS 환경 이용해보기
    • AWS가 유용하다고 생각되는 환경 생각해보기
    • http://bcho.tistory.com/685
    • http://lacti.me/2013/08/27/distributed-system-implementation-homework/

안드로이드 클라이언트 & 게임

안드로이드 클라이언트 개발 및 게임과 관련하여 이제까지 습득한 내용들을 다듬고 정리하여 작별할(-_-) 준비를 한다.

• Hardboiled app
  • Hardboiled android 관련 코드들 수록
• end2 만들기
  • Irricht android 참고하여 android 용으로 포팅
  • https://gitorious.org/irrlichtandroid/pages/Home
  • https://github.com/mcxiaoke/ndkguide
  • http://permadi.com/blog/2011/09/creating-your-first-android-jnindk-project-in-eclipse-with-sequoyah/

알고리즘 (패턴)

일반적인 문제푸는 연습 및 습관부터 좀더 깊이가 필요한 알고리즘까지 열심히 연습하여 알고리즘 문제에 대한 자신감을 회복한다.

• 문제 - 생각하여 구조잡기 - 구현 패턴을 탑코더를 가지고 연습하기
• 알고리듬 문제해결 전략 책 복습하기
  • 무식하게 풀기 문제 연습
    • 탑코더 문제와 연계
  • 분할정복 등 재귀 문제 연습
  • 기초 자료구조 공부
    • 문자열, 트리, 그래프 관련 주요 알고리듬 파악
    • 알고리듬의 활용 및 연습

코세라 공부목록

12월 동안에는 머신러닝과 R Programming을 한번 훓어본다. 약간의 정리를 하고 알고리듬 공부할 목록을 뽑아본다. 그리고 1월부터 본경 알고리듬 공부…

• Machine Learning
  • 일단, 한번 듣는것에 목표를 두고..
  • 한번 다 봤다면, 본 내용에 대한 요약정리
  • 이러한 내용을 12월 내에 끝냈으면 좋겠다.
• R Programming
• Cryptography I
• Algorithms: Design and Analysis, Part 1
• Process Mining: Data science in Action
• Practical Machine Learning
• Algorithms, Part II