전체 글 썸네일형 리스트형 [Naver Boostcamp AI Tech 5기] 3주차 학습정리 및 회고 : 다른 사람에게 알려주듯, 스스로 파볼 때 더 잘 알게 된다! 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 부.. 더보기 [TIL/2023.02.24] 부캠 15일차 (데이터 시각화) TIL (Today I Learn) - Bar, Line, Scatter Plot을 이용한 데이터 시각화 방법 학습 - 데이터 시각화에서 중요한 요소인 Text, Color, Facet 등에 대해서 학습 - 심화과제 문제 풀이 Keep - 시각화에 대해서 어느정도 알고 있다고 생각했지만, 세세한 요소까지 파헤쳐가며 알 수 있던 것이 좋았다 - 특히 시각화에 필요한 다양한 함수들을 이미 본적이 있음에도 불구하고, 세세한 내용까지는 알지 못했는데, 그에 대해서 알 수 있었던 것이 좋았다. - 스페셜 피어세션 때 다른 팀의 팀원들과 많이 친해진 것 같아서 좋았다 - 물론 우리 팀의 팀원들과도 많이 친해진 것 같아서 좋았다! Problem - 심화과제를 스스로 다 풀지 못하고 풀이 해설을 들은 것이 아쉽다 - .. 더보기 [TIL/2023.02.23] 부캠 14일차 (Transformer 추가공부 + 시각화 1강 + 최성준 마스터님 마스터클래스) TIL (Today I Learn) - Transformer Position Embedding 과 Decoder Part 추가 공부 - 시각화 1강 수강 (1-1, 1-2, 1-3강 수강) - 이하경 멘토님께 팀 멘토링 (라이브 코딩테스트) - 최성준 마스터님 마스터클래스 - PT : 등 및 둔부 운동법 Keep - Transformer에서 궁금해하던 Position Embedding 부분을 파고들어서 공부했다! 이해 완료 ^ㅇ^ - Transformer에서 내가 이해한 내용을 나의 언어로 정리하려고 했다 - 이하경 멘토님께 라이브 코테 관련 강의를 받으면서 - 컨디션이 살짝 안좋음에도 불구하고 PT를 빠지지 않고 갔다왔다! 그리고 Problem - 시간이 부족해서 GAN 부분은 추가 공부를 하지 못한 .. 더보기 [TIL/2023.02.22] 부캠 13일차 (Transformer 실습 + GAN / 변성윤 마스터님의 첫 두런두런) 변성윤 마스터님의 두런두런 세션을 듣고 TIL을 작성하며 매일 조금씩 회고해보는 습관을 들여보기로 했다 (근데 그러면서 어제 회고를 오늘 쓰는.. 😂) TIL (Today I Learn) - Transformer 실습 - 9강, 10강 (GAN) 수강 - 코테 동적계획법 카테고리 1문제 풀이 - 변성윤님 두런두런 Keep - Transformer 부분의 실습 강의를 자세하게 다시 돌려보면서 이해하려고 했다 - 코테 귀찮지만 했다! - 앞으로도 주에 2~3문제는 풀어야겠다 - 변성윤님의 두런두런 세션을 듣고 바로 추천하시는 책을 도서관에 빌리러 갔다 (읽는중) Problem - GAN 내용이 너무 어려워서 강의 수강 시에 집중을 제대로 못했다 - 진짜 못알아듣겠는 수학부분이 많았다 - 집중력이 떨어지니까 .. 더보기 [Naver Boostcamp AI Tech 5기] 2주차 학습정리 및 회고 : 조금씩 성장하는 나날들 ✨ 주간 학습정리 Pytorch 1강: 딥러닝의 대표적인 프레임워크, TensorFlow와 Pytorch를 비교하며 Pytorch의 특징을 파악했다 Pytorch 2강: 파이토치의 핵심인 Tensor를 자유자재로 다루는 법과 자동미분을 사용하는 법을 배웠다 Pytorch 3강: 파이토치를 사용하여 프로젝트를 진행할 때, 프로젝트 구조를 어떻게 구성해야 좋은지 대표적인 템플릿을 통해서 파악 → 실습을 안해봤다..! 직접 실습 해보고 각 파일과 폴더의 의미 및 연결구조를 파악해야겠다 Pytorch 4강: 파이토치를 통해서 모델을 구현할 때 필요한 모듈과 그 내부 구조에 대해서 파악하고, 파이토치 코드 상에서 학습 및 BackPropagation이 어떻게 일어나고 구현하는지 배웠다 Pytorch 5강: 파이토치에.. 더보기 [Naver Boostcamp AI Tech 5기] 1주차 회고 : 설레지만 벅차다 😅 그래도 할 수 있어 파이팅 💙 같은 팀의 캠퍼분이 슬랙으로 여러가지 종류로 회고록을 작성하는 방법이 정리된 링크를 보내주셔서 (감사합니다 ❤) 그 중에 하나였던 5F 방식으로 개인 회고록을 정리해보려고 한다 https://www.inflearn.com/pages/weekly-inflearn-41-20220215 개발자의 공유 문화 이모저모 (2) 회고 문화 - 인프런 | 스토리 기록도 점검도 셀프! 개발자는 왜 회고를 할까요? #오픈소스 #기술블로그 #회고문화 바쁘게 일하고 공부하다 보면 시간이 훌쩍 지나있기 마련이죠. 그렇지만 모든 일을 다 기억할 수는 없는 www.inflearn.com Fact (사실: 무슨 일이 있었는가?) 월요일에 오리엔테이션을 거치고 나이스투밋유 세션을 듣고 팀원들을 처음으로 만나게 되었다! 매일 아침 10.. 더보기 [AI] RNN (Recurrent Neural Network) | BPTT (Backpropagation Through Time) 시계열 데이터란? 시계열 데이터는 데이터가 시간 순서에 따라서 나열된 시퀀스 데이터 시퀀스 데이터는 독립동등분포 가정을 잘 위배 → 데이터 순서를 바꾸거나 과거 정보에 손실이 발생하면 데이터의 확률 분포도 바뀌게 됨! 이전 시퀀스의 정보를 가지고 앞으로 발생할 데이터의 확률분포에는 조건부 확률을 이용 (베이즈법칙) 단, 어느정도까지의 과거를 고려하는데에서 아래 수식의 t의 길이가 조정됨 (필요한 과거만 반영하는 것이 중요) 따라서 이러한 시퀀스 데이터를 다루기 위해서는 길이가 가변적인 데이터를 다룰 수 있는 모델이 필요 (고정된 길이 r만큼의 시퀀스만 사용하는 경우 Autoregressive Model, 자기 회기모델이라고 부름) (혹은 바로 이전 정보를 제외한 나머지 정보를 H_t라는 잠재변수로 인코딩.. 더보기 [AI] CNN | 합성곱 신경망 | Convoultion Neural Network | Kernal | CNN의 역전파 CNN (Convolution Nerual Network) : 일반적인 MLP와 다르게, 고정된 가중치 행렬인 커널을 움직여가며 선형모델과 합성(conv)함수 적용 커널을 이용한다면 파라미터 사이즈를 많이 줄일 수 있음! Convolution (Conv) 연산이란? 커널을 이용해 국소적으로 증폭 또는 감소시켜서 정보를 추출 및 필터링하는 것 수식으로 이해하는 것은 매우 어렵기 때문에 개념적인 이해를 하는 것이 좋을듯 함 사실 CNN에서 사용하는 연산은 convolution이 아니라 더하기 이기 때문에, cross-correlation이라고 부름 하지만 전체 공간에서는+/-가 중요하지 않기 때문에 범용적으로 CNN이라고 부르는 것 영상처리에서의 커널은 다양한 스타일 및 효과를 적용해주는 필터와도 비슷한 역.. 더보기 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 22 다음
