[boostcampAI P stage] week 4-5

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강의 소개데이터 전처리의 개념에 대해서 설명합니다. 컴퍼티션의 경우 어느 정도 정제된 데이터가 주어지지만, 앞으로 우리가 만나게 될 데이터는 cleaning 되어 있지 않는 경우가 많기 때문에 사전에 여러가지 작업들이 필요합니다. 이미지 데이터는 비교적 전처리할 거리가

Model 1 (1/2) 강의 소개 이제 본격적으로 모델을 디자인하는 과정입니다. 앞서 U stage에서 많이 다뤄보셨겠지만, 이 강의에서는 파이토치라는 프레임워크가 어떤 특징을 가지고 있는지와, 파이토치가 어떻게 모델 그래프(체인)을 구성하게 되고, 파라미터

강의 소개이제 정말 본격적으로 학습과 추론 프로세스를 시작합니다.앞서 정의한 데이터셋, 모델, Loss, Optimizer, Metric을 가지고 실제 파이토치가 모델의 파라미터를 업데이트 하는 과정과 방식을 조금 디테일하게 접근해보겠습니다. 각각의 요소들이 하는 일과

강의 소개Generalization 성능 향상을 위한 앙상블의 개념에 대해서 알아보고 지금까지 학습된 모델 Weight를 가지고 앙상블 블을 한번 시도해 봅시다.또한, 경진대회에서 자주 언급되는 K-fold cross validation과 Test Time Augmen

강의 소개마지막 강의로는 여러분들이 학습 과정을 로깅하는 방법과 툴 2가지를 소개해 드리겠습니다.그리고, 머신러닝 학습을 위한 방법 가운데서 Jupyter notebook과 Python IDLE 프로젝트가 어떤 장단점이 있는지 살펴보도록 하겠습니다.Further Rea