네이버 부스트캠프

이번 주 월요일 갑작스럽게 네이버 부스트캠프 쪽에서 연락이 왔다.부스트캠프 3기에 추가합격하였다고..!지원하고 나서 합격하지 못하였다는 메일을 받은지 오래라서,또 이미 다른 곳에서 프로그래밍을 배우고 있던 터라 갑작스러웠지만,굉장히 좋은 기회라는 생각이 들어서 바로 듣

PyTorch와 TensorFlow는 현재 사용되는 머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러이다.둘 다 굉장히 훌륭하고 유용한 라이브러리이고, 공통적인 부분도 많지만 차이점도 존재한다.가장 큰 차이점은 Computational graphs 방식이다.Tenso

PyTorch AutoGrad & Optimizer 딥러닝 학습은 데이터를 수많은 layer을 통과시키며 진행된다. 이 과정에서 동일한 layer가 여러 번 사용되며, 반복의 연속이다. 학습 과정에서 하나의 layer를 블록으로 상상해보면, 각 블록을 쌓고 쌓아서 하

데이터 시각화란 데이터를 그래픽 요소로 매핑하여 시각적으로 표현하는 것이다.시각화를 할 때에는 다음의 요소를 고려해야 한다.목적: 무엇을 위해서 시각화 하나요?독자: 시각화 결과를 누가 보게 되나요?데이터: 어떤 데이터를 시각화할 건가요?스토리: 어떤 플로우로 인사이트

Matplotlib은 Python에서 사용할 수 있는 대표적인 시각화 라이브러리이다.기본적으로 numpy와 scipy를 베이스로 하기 때문에 다양한 라이브러리(Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, Pandas)와 호환성이 좋다는 장점이 있다.다

부스트캠프를 진행하면서 첫번째 프로젝트인 Image Classification 대회를 진행한 과정 및 느낀점들을 정리해보고자 합니다. 목차대회 개요진행 과정대회 결과느낀점먼저 대회를 간단히 설명하자면 사람의 이미지를 받았을 때, 해당 사람이 마스크를 쓰고 있는지, 연령

네이버 ai 부스트캠프에서 쏟아지는 강의와 과제 속에서 변성윤 마스터님의 두런두런 시간은 한줄기 단비처럼 느껴집니다. 지난 네차례(OT를 포함하면 다섯차례)의 두런두런을 들으며 배우고 느낀 것들을 정리하고자 이 글을 작성합니다.먼저 두런두런 시간을 간략하게 소개하자면,

NLU: Natural Language UnderstandingNLG: Natural Language Generation→ applications: language modeling, machine translation, question answering, documen

https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/Sequence 데이터에 대해서, 각 tim

Encoder-decoder architecture Attention mechanismRNN의 many-to-many에 해당(Machine Translation): encoder와 decoder로 구성. token: Start of Sentence → Decoder에