3주차 회고록
학습 내용
DL Basic
- MLP
- Optimization
- CNN
- CNN
- Modern CNN
- Computer Vision Applications
- RNN
- RNN
- LSTM / GRU
- Transformer
- Generative Model
- ViT
- AAE
Data Viz
- Matplotlib
- Bar plot
- Line plot
- Scatter plot
- Chart
- Text
- Color
- Facet
피어세션
- 경진대회
- 스킬을 빠르게 향상하기 위해 패션 의류 분류 경진대회 대신 월간 데이콘 예술 작품 화가 분류 AI 경진대회에 참여
- 데이터 전처리와 후처리에 대한 개념 이해
- Pretrained model 적용법 이해
- EDA를 통한 데이터 이해
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
- Github 기초 설명
- CV 연구 트렌드에 대해 소개
- 마스터 클래스
- 최성준 교수님의 대학원생으로서의 삶 및 현재까지의 활동 기록을 설명
- 딥러닝을 학습하는 데에 열정을 요구
- 오피스 아워
- 조교님의 심화과제 해설을 통해서 ViT를 구체적으로 이해
추가 활동
- Dacon 대회
- 자원이 없어 로컬로 학습을 진행하고 있으나, 심리적으로 많이 제한
- 53%로 10위에 위치해있으나, 아직 제대로 학습을 못시킨 상황
- Colab으로 이전 필요
- Modeling을 빠르게 진행하여 팀원과 토의하는 과정이 필요할 것으로 예상
- Github 이용
- 본 주차에 Github를 정상적으로 사용할 것으로 예상하였으나, 적응 단계 필요
- Github 및 Sourcetree에 대한 세미나를 진행 예정
- 브랜치 분리에 따른 대회 소스코드 관리 예정
회고
월요일에 공휴일이라고 공부하지 않고 놀았던 것이 이번 주 강의를 이해하지 못하는데에 큰 화근이 된 것 같다.
기존 CNN 모델은 많이 이용해봤고, 심지어 ViT까지 이용해보았는데도 Transformer 파트 이후로 이해하지 못하였다.
현재 이해하기엔 너무 어려운 것 같으며, 실제로 사용하면서 각 수식이 무엇을 의미하는 지 몸소 와닿아야 할 것 같다.대회 주제를 변경함으로써 훨씬 더 적극적이어졌다. 기존 패션 의류 분류 경진대회는 단순 Fashion Mnist에 지나지 않아 많은 아쉬움이 있었지만,
현재 대회는 상금도 없이 일종의 pride를 수상으로 하기 때문에 부담도 적었다.
특히 처음 경험하는 팀원들에게 큰 도움이 될 것 같다.
첫 대회에 참여하는 팀원에게 ‘하 이걸 어떡하지..?’라는 막막함보다, 팀원들을 이끌어가기 위한 방법을 항상 고안하는 것 같다.
그래서 그런가, 설명에 대한 준비도 없이 설명하려고 하니 오히려 더 못해주는 느낌이라서 아쉽다.
Sourcetree를 설명하게 된다면 훨씬 더 논리정연하고 쉽게 설명하고자 한다.