13주차 회고록
학습 내용
Self-supervised learning
- 도메인
- N-ways K-shot learning
- Contrastive learning
- Curriculum learning
- 기술
- MAE
- (Hard Negative) Batch sampling
- CLIP
피어 세션
- 논문 리뷰
- MAE(Masked Auto-Encoder) 리뷰
- 기업 연계 제안서 작성
이벤트 세션
- 오피스 아워
- 최종 프로젝트 특강
- 마스터 클래스
- 우승 팀의 데이터 제작 프로젝트 진행 방법 공유
- 멘토링
- Object detection 랩업 리포트 피드백
- 기업 연계 제안서 피드백
- Universal Approximation Theorm 설명
프로젝트
- 기업 연계 제안서 작성: 탈락
- Self-supervised 관련 연구를 진행하는 NUVILAB에 지원하고자 지원서 작성
- OCR 프로젝트
- 실습 경험 정도로 마무리
회고
기업 연계 프로젝트에 탈락하였다. 일반적인 Form의 신청서임에도 불구하고 약 30장의 제안서를 작성하였는데 탈락했다는게 많이 아쉬웠다. 특히 이번 주에 자취방에서 본가로 짐을 옮기게 되어 제안서 병합에 참여하지 못하여서 더욱 아쉽고 미안했던 것 같다. 개인적으로는 Self-supervised learning에 대해 짧은 시간에 많은 것을 학습할 수 있어서 좋았던 것 같다. 뿐만 아니라, 과거에 유튜브에서 취업 관련 동영상을 봤을 때 잊혀지지 않는 말이 있다.
회사는 좋은 사람을 뽑고 싶은 것 보다, 안 좋은 사람을 안 뽑고 싶어한다.
많은 량의 학습을 빠른 시일 내에 거치거나, 대량의 제안서를 작성하는 면모는 결코 우리 팀이 ‘안좋은 팀’이라서 안 뽑힌게 아닌 이유이다. 하지만, 탈락한 것 보다, 최종 프로젝트가 희미해졌기 때문에 팀원들은 많이 슬퍼했었고, 차차 풀어나가면 되는 사안이므로 멘탈 잡도록 유도했다. 팀원들은 토요일에 비로소 멘탈을 잡아 탈락한 점에 대해 깊이 생각하는 데에 힘썼다.
대부분의 시간을 제안서 작성하는 데에 소모하였다. 대회에 실질적으로 참여하진 못했지만, Self-supervised learning에 대해서는 Boostcamp 강의보다 더 실질적이고 많은 것을 소화했던 것 같다. 내용이 흥미로워서 더욱 집중할 수 있었던 것 같다. 실제로 MAE 논문을 리뷰하고 발표하면서 실제 구현도 재밌을 것 같았고, Contrastive나 Curriculum learning를 통해 Self-supervised learning에 호기심을 가져보려고 한다.