Genomic selection

Genomic selection 유전자 정보를 이용해서 형질을 미리 예측하는 기술 1. 전통육종 방식의 한계 전통 육종은 부모 세대를 교배하여 만든 자식 세대에서 우수한 형질을 가진 개체를 선발하는 과정을 반복하여 원하는 형질을 가진 개체를 얻는다. 어떤 형질은 자식 세대의 성장이 완료된 이후에 나타나기 때문에 선발하기까지 많은 시간과 자원이 소모된다. 그 뿐만 아니라 형질은 환경의 영향을 받기 때문에 우수한 형질을 가졌더라도 유전변이에 의한 것인지 환경변이에 의한 것인지 알 수 없다.. 2. 분자육종 전통 육종의 한계를 극복하기 위해 유전체와 marker를 이용한 분자육종 기술이 발전되었다. 이 기술... Read more 20 Jan 2023 - 1 minute read

[Algorithm] Matroids

Matroids Matroid는 아래의 조건을 만족하는 순서쌍 $M = (S, l)$이다. $S$는 공집합이 아닌 유한집합이다. $l$은 공집합이 아닌 $S$의 부분집합의 집합 중 다음의 조건을 만족하는 집합이다. $B \in l$ 이고 $A\subseteq B$이면 $A \in l$이다. $A, B \in l$이고 $\left\vert A\right\vert < \left\vert B\right\vert $이면 어떤 $x \in B - A$가 존재해서 $A \cup {x} \in l$를 만족한다. 2에서 $l$을 $S$의 independent subsets이라 부르며 2의 조건을 만족하... Read more 02 Dec 2022 - 2 minute read

[SSL] Background of semi-supervised learning

Jesper E. van Engelen, A survey on semi-supervised learning 전통적인 supervised learning problem 학습 데이터는 $l$개의 라벨링된 data points의 ordered collection $D_L=((x_i, y_i))^l_{i=1}$다. 각각의 data point $(x_i, y_i)$는 주어진 input space $\chi$의 원소 $x_i \in \chi$와 그에 대응하는 label $y_i$로 이루어져 있다. $y_i$는 regression 문제에서는 실수 값이고, classification 문제에서는 카테고리 값이다. ... Read more 16 Oct 2022 - 1 minute read

[SSL] Introduction to semi-supervised learning

Jesper E. van Engelen, A survey on semi-supervised learning Supervised learning and unsupervised learning 머신러닝에서는 전통적으로 두 가지 주요한 문제, supervised learning(지도학습)과 unsupervised learning(비지도 학습)가 있다. Supervised learning 어떤 input $x$에 대응하는 output value $y$로 이루어진 데이터 세트로 학습한다. 주요한 목적은 classifier나 regressor를 만들어서 이전에 본 적 없는 input에 대한 output value... Read more 12 Oct 2022 - 1 minute read

[SSL] A survey on semi-supervised learning 초록

Jesper E. van Engelen, A survey on semi-supervised learning Semi-supervised learning(준지도학습) 학습을 위해 라벨링된 데이터 뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터를 사용하는 머신러닝의 한 분야다. supervised learning과 unsupervised learning의 중간 개념이다. 대부분의 경우에 많은 양의 라벨링되지 않은 데이터를 작은 라벨링된 데이터와의 조합으로 활용할 수 있게 해준다. Semi-supervised classification Semi-supervised learning에서 가장 메이저한 연구 분야 ... Read more 01 Oct 2022 - less than 1 minute read

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