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주간 학습정리
- 전반적인 딥러닝 발전에 대한 Historical Review 후에 MLP의 기본 구조에 대해서 배웠다
- 딥러닝의 성능을 보다 최적화 할 수 있는 Optimization 기법들을 배웠다
- 이미지를 처리할 때 유용한 CNN과 CNN을 토대로 발전한 다양한 모델(VGG, GoogLeNet, ResNet 등)들에 대해서 학습하였다
- 자연어와 같은 시계열 데이터를 처리할 때 유용한 RNN과 RNN의 장기 데이터 소실 문제를 해결하기 위한 LSTM에 대해서 학습하였다
- 그리고 RNN과 LSTM 같이 선형적으로 시계열 데이터를 처리하는 한계점을 극복하기 위한 모델인 Transformer 모델에 대해서 학습하였다
- 생성자와 식별자간의 적대적 학습을 통해 데이터를 새로 생성하는 GAN 모델에 대해서 배웠다 (이 부분은 제대로 이해하지 못했기 때문에 추가학습을 할 예정이다)
주간 개인 회고
Fact (사실: 무슨 일이 있었는가?)
- 딥러닝의 발전과 MLP, CNN, RNN, LSTM, Transformer, GAN에 대해서 배웠다
- Transformer에 대해서 제대로 이해하기 위해, 스스로 심화 학습을 하였다
- 팀 멘토링 시간 때 라이브 코딩인터뷰를 볼 때의 팁을 배우고, 이를 토대로 멘토님과 모의 연습을 해보았다
- 스페셜 피어세션 때 모더레이터를 맡아서 나름 활발하게(?) 대화를 하도록 했다
- 팀에서 논문 리뷰 스터디를 하기로 해서, 'Item-based collaborative filtering recommendation algorithms' 논문을 읽고 정리하는 문서를 작성했다 (아직 작성중)
- 팀에서 코테 스터디를 하기로 해서, 동적 계획법 카테고리 내의 코테 2 문제를 풀었다
- 변성윤 마스터님의 두런두런 세션을 듣고, 마스터님이 추천해주신 책을 읽으러 바로 도서관에 가서 책을 빌려왔다
- 오피스 아워 때 심화과제 내용에 대한 풀이 해설 강의를 들었다
Feeling (느낌: 무슨 느낌이 들었나?)
- MLP, CNN 부분은 워낙 많이 공부했던 부분이었음에도 불구하고 마스터님의 강의를 듣고 새로운 관점으로 개념을 다시 이해할 수 있어서 좋았다
- RNN과 LSTM은 내가 이해한 듯 못한 듯 애매한 부분들이 있었다.. 이미 요즘 트렌드에서는 좀 지난(?), 잘 사용되지 않는 모델이라고 하니 집중력이 떨어진 것 같았다
- Transformer 모델에서는 어려운 게 많았지만, 강의 내용을 이해하려고 시간 투자를 많이 했고, 궁금한 부분에 대해서 혼자 찾아보고 더 공부하였기 때문인지 비교적 RNN, LSTM보다 잘 이해한 것 같다는 느낌을 받았다
- 하지만 Transformer에서 Decoder 부분은 강의에도 없고, 자료도 많지 않아서 이 부분은 제대로 내용 이해를 하지 못했던 것이 아쉽다. 이 부분은 더 추가 공부를 할 필요가 있을 것 같다.
- GAN은 거의 이해를 하지 못했다는 느낌을 받았다. 팀원들이 알려준 강의도 듣고, 실습도 해보면서 다시 이해할 필요가 있을 것 같다.
- 뭔가 .. 팀원들이 정말 똑똑하고 의지도 좋은 분들이어서, 배울 점이 많은 것 같다.. 혼자 공부했으면 그냥 모르겠네~ 하고 지나쳤을 부분들을 다 파헤쳐가면서 공부하신다. (아마 이중에 내가 수학도 제일 못하는 것 같은 느낌..) 함께 공부하면서 학문적으로도, 경험이나 태도에 대해서도 배울 부분이 정말 많다.
- 벌써 약 4명의 마스터님들의 강의를 들었는데, 대부분 궁극적으로는 전달하고 싶은 것들이 비슷하신 것 같았다
→ 긍정적으로 생각하기
→ 속도보다는 방향성
→ 경험한 것들을 나의 언어로 기록하고 회고해라
→ 이론보다는 실전! 뛰어들어라!
→ 나를 한정하지 말고, 하고 싶은 것이 있으면 해라! - 라이브 코딩테스트를 하면서 느꼈다 . . 난 아직 한참 더 공부해야겠구나! 아무리 이론을 배워도 써먹지를 못하는구나! 역시 카테고리 별로 알차게 공부해야겠구나!
- 그래도 팀원들과 많이 친해졌다는 느낌을 받았고, 스페셜 피어세션 때 처음 뵙는 분들과도 잘 지내는 것 같아서 어떻게든 잘 적응하고 있는 내가 대견하다는 생각이 들었다
Finding (배운 점: 어떤 인사이트를 얻었나?)
- 수학적인 기반이 있다면, 절대 손해보지 않는다! 결국에는 수학을 외면하고 딥러닝을 하는 것은 말이 안된다!
- 모르겠는 부분이 있으면, 모르겠다 ~ 하지 말고! 더 파보면서 공부해야 기억에 남는다!
- 배운 것은 나의 언어로 정리할 때 충분히 습득하고 이해하며 받아들인다는 것을 알게 되었다 :)
- 긍정적으로 생각하자! 인생은 속도가 아니라 방향이다!
- 내가 공부한 것을 공유하는 것에 대해서 겁먹지 말자! 다른 사람들도 모를 수도 있고, 내가 공유한 것이 분명히 도움이 될 수 있다!
Future action (향후 행동: 앞으로 무엇을 해야 할까?)
- 배운 것들은 나의 언어로 정리해놓는 습관을 들여야겠다! 나의 언어로 정리할 때, 확실히 기억에 남게 된다 :)
- 너무 조급해하지 말고, 마스터님께서 추천해주신 책을 읽으면서 나의 방향성과 긍정적인 감정에 초점을 맞춰야겠다
- 모르겠는 것들은 더 파보면서 공부하고, 그래도 모르겠으면 꼭 팀원들이나 슬랙 채널에 질문하는 습관을 갖자! (나만 모르는게 아니다! 나의 무지함이 드러날 것에 대해서 겁먹지 말자!)
Feedback (피드백: 앞서 정한 향후 행동을 실천해본뒤, 이에 대해 어떤 피드백을 받았나?)
- 매주 1개의 논문을 읽고 정리하기 (△) : 이번 주에는 Item-based collaborative filtering recommendation algorithms 논문을 읽었다! 아직 완벽하게 읽었다고는 할 수 없지만 마저 다 읽고 정리를 마무리해서 업로드해볼 예정이다 :)
- 아침에 운동 (△): 아침에가 아니라, 부스트 캠프 일일 일정이 끝나고 저녁에 1~2시간 걸으며 산책 겸 운동을 했다! 하지만 어깨가 계속 말리는 것을 보니 역시 헬스장 가서 등을 조져줘야 할 것 같다..
- 시간관리 (O): 할 것이 많다보니 시간관리는 의식하지 않아도 좀 잘 된 것 같았다.. 😏
- 코딩 테스트 공부(O): 팀원들이랑 코테 스터디를 해서 그런지, 좀더 문제를 자주 풀게 된 것 같다! 이번주에는 동적 계획법 카테고리로 2문제를 풀었는데, 다음 주에는 3문제 풀어봐야지!
- 주말에 개인적인 역량 증대(△): 마스터님이 DevOps를 위해 언급한 역량을 증진시키지는 못했지만, 부캠에서의 추가 학습을 주말에 함으로써 역량을 증진시켰다고 하는 것은.. 어려우려나 ? 🙃 암튼 한걸로..
- Pytorch를 이용한 RecSys 프로젝트(X): 공부할 것들과 과제, 스터디 등등이 많다보니 사이드 프로젝트를 해볼 시간이 나지를 않는다.. 구차한 내 변명이고 핑계인걸까..? 아무튼 꼭 해보고싶다.. 🥺
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