2주차 회고록
학습 내용
Pytorch
- Pytorch 기초
- 프로젝트 구조 및 템플릿
- Dataset
- 구현
- Multi-GPU
- 모델 관리
- 전이학습
- 하이퍼파라미터 튜닝
- 데이터 시각화
- Tensorboard
- Wandb
AI Math
- 기초 수학
- 벡터
- 행렬
- 확률론
- 통계학 / 베이즈 통계학
- AI 기초
- 경사하강법
- Softmax
- 오차역전파(Backpropagation)
- 신경망
- RNN
- CNN
피어세션
- 질의 응답
- 학습 중 모르는 내용을 정리하여 피어세션 때 질문과 해결을 토론 형식으로 진행
- 각자 적극적으로 진행함으로써 팀 내 분위기가 상승
- 쉽게 지나치기 쉬웠던 개념들에 질문이 오가며 개념 확립
- 서로의 질문에 각자를 이해시키기 위해 유연한 답변을 제공하는데 노력
문제점 및 개선 방향
문제점
- 주차 별 피드백
- 패션 의류 분류 경진대회 과제에 참여하고자 하였으나 과제와 강의, 깃허브 사용법 등으로 인해 실제 참여하지 못함
- 지난 주차와 같이 많진 않았지만 질문을 취합하여 피어세션 때 일괄 해결
- 피어세션 활용의 부족
- 개인적인 질문을 취합하여 피어세션에 한 번에 질문할 시 질문 시간 및 탐색 시간에 낭비 발생
개선 방향
- 피어세션 활용
- 멘토님의 깃허브 시스템 설정 강의 후 깃허브 실습 진행
- 경진대회 참여
- 처음 참여하는 팀원을 고려하여 비교적 쉬운 패션 의류 분류 경진대회에 참여 예정
- 피어세션 때 각자 모델링 및 결과를 바탕으로 컨펌 및 피드백 제공
이벤트 세션
- 스페셜 피어세션
- 타 팀원간의 미팅 진행
- 서로에 대한 소개 및 인사
- 타 팀원의 정보를 바탕으로 현재 본인의 위치를 파악하거나 팀 구조의 부족함을 개선
- 멘토 클래스
- 팀원 별 관심 분야를 파악
- 논문 읽는 방법 및 최신 연구 동향 파악 방법에 대한 설명 진행
- 기술블로그 정리의 장점 소개
- 마스터 클래스
- 최성철 마스터님을 통해 Data Centric AI를 이해
- ML/DL에 대한 코딩 실태를 파악
- 평소에 관심이 많은 MLOps에 관련하여 설명 제공
- 성장을 위해서라면 MLOps와 관련한 AWS, Spark, Kubernetes등의 학습 과정도 요구하는 점을 이해
- 오피스 아워
- 오영석, 정경훈 조교님의 심화과제 해설을 통해서 RNN의 Backpropagation, 최대 가능도 추정을 더욱 쉽게 이해
회고
지각 3회로, 결석이 1회 누적되었다. 굳이 따지면, 2회은 출석 버튼을 안눌렀고, 1회는 수면 중 휴대폰이 꺼져 알람을 못들었다.
출석을 누르는 것을 까먹은 나와, 그렇게 살아온 내가 원망스러웠지만, 꾸준히 일상적인 것들을 잊지 않으려고 노력한다.팀원 간의 분위기가 많이 좋아진 것 같다. 웃으면서 이야기하고, 마음 편하게 의견 제시를 진행하는 것 같다. 아직은 약간의 조심스러움이 있지만, 이를 극복하여 커뮤니케이션이 원활하게 이루어지고자 한다.
무엇보다 과제 1이 너무 길었다. torch의 tensor 데이터를 이용하면서 데이터를 보는 시점이 많이 바뀐 것 같지만, 추후 이용하게 된다면 Torch의 공식 docs를 이용하게 될 것 같다.
과제 및 강의가 길어 저번 주부터 참여한 2022 관광데이터 AI 경진대회에 신경쓰지 못하였다. 하지만 Torch를 다룰 줄 알게되어 반등할 수 있는 계기가 되고자 한다.금요일에 진행한 스페셜 피어세션은 특별했던 것 같다. 특히 작은 활동이 많지만 지방대에 진학 중이기 때문에 타 팀원의 학력만 비교하여도 많이 기가 죽었던 것 같다.
하지만 그 만큼 동기부여가 되었고, 때가 되면 타인에게 필요한 캠퍼가 되어 현재까지 경험해온 일들이 빛나길 바란다.