지식 추적3 [논문 리뷰] 실무자를 위한 SAINT 논문 리뷰 SAINT 는 Riiid AI Research team 에서 2020년 2월 14일에 투고한 논문으로 학생의 지식 수준을 측정하는 목적의 Deep Learning Model 에 관한 내용이다.Transformer architecture 를 기반으로 Knowledge Tracing task 를 수행하였다.본 포스팅을 읽기 전에 필자가 이론편으로 업로드한 SAINT 와 SAINT+ 에 대해 먼저 확인하는 걸 추천한다.1. SAINT 논문 이론 링크 바로가기2. SAINT+ 논문 이론 링크 바로가목차1. 코드 재현을 위해 참고한 링크 소개2. 데이터셋 소개3. 데이터 Input 형태 확인4. 모델 구조5. 필자 리뷰 1. 코드 재현을 위해 참고한 링크 소개 먼저 필자가 재직하는 회사의 개발 서버는 cuda v.. 2025. 1. 18. [논문 리뷰] CRKT 논문 리뷰 - 코드편 지난 포스팅에서는 객관식 문제에 대해 다양한 Input 을 활용하여 Knowledge Tracing task 를 수행한 CRKT 논문에 대해 소개했다.해당 논문은 github 코드가 굉장히 친절하게 짜여졌다.본 포스팅에서는 CRKT 논문 저자가 개발한 코드에 대해 설명하고자 한다.코드의 Flow 와 그 의미에 대해 상세히 다루도록 하겠다.목차1. CRKT github 소개2. Preprocessed DBE_KT22 dataset info. 3. Model Architecture 4. Model Train5. 필자 리뷰 1. CRKT github 소개github link: https://github.com/Soonwook34/CRKT/tree/main논문 저자인 박순욱님께서 개발 및 배포하신 코드코드 파.. 2025. 1. 11. [논문 리뷰] CRKT 논문 리뷰 - 이론편 작년 12월에 EduTech 기업으로 이직 하여 12월 중순부터 EduTech 의 꽃이라 불리는(?) Knowledge Tracing 모델에 대해 리서치를 하고 있다.리서치 중 논문 내용도 좋고 github 코드도 친절하게 짜여진 CRKT 논문에 대해 소개하고자 한다.CRKT 논문은 이론편과 구현편 2가지로 나누어 포스팅 할 예정이다.본 포스팅 글은 이론편에 속한다.목차1. 논문 소개2. 문제 제기 및 해결 방안3. 학습 방법4. 모델 구조5. 성능 평가6. 필자 리뷰 1. 논문 소개논문명: Enhancing Knowledge Tracing with Concept Map and Response Disentanglement폴리인스퍼레이션에서 성균관대학교와 협업하여 개발한 KT Model(a.k.a CRK.. 2025. 1. 6. 이전 1 다음 반응형
