220721_TIL (+ 일주일 회고)

오늘은 S4-Week3 : Deep Learning Applications - Sprint Challenge 하는 날이었다.

한 것 / 배운 것

1. 스프린트 챌린지 / Sprint Wrap-Up

• 오늘 스프린트 챌린지에서 지난 스프린트 때 배웠던 것처럼 모델 만드는 과정을 해보았는데, 와 쉽지 않았다. 쉽지 않았어.. 다음주에 레퍼런스 코드 받으면 다시 한 번 봐야겠다. 우선은 내일부터 프로젝트 시간인데 전이학습 해보면서 다시 한 번 더 잘 경험해보아야겠다.
• 스프린트 랩업 시간에는 지난 스프린트 때 배운 노트들 보며 다시 설명을 들었는데 역시 이번에도 설명이 좋았어!

일주일 회고

(Sprint Review 했던 것을 옮겨둔다)

| 더 공부하고 싶은 내용:
이번에 배운 모델의 작동 구조에 대한 이해를 내가 과연 잘 하고 있을까? 의심스럽다.

| 사실 (Fact):
이번 스프린트에서는 이미지 처리와 관련된 여러 모델에 대해 배웠다. (CNN, Segmentation, Auto-Encoder, GAN)

| 느낌 (Feeling):

• '충분히 발달한 기술은 마법과 같다'는 말이 있는데, 기술을 발전시키고 있는 전문가들에겐 아니겠지만, 이번 스프린트를 보낸 후의 내게는 매우 적절한 말이다.
• 모델의 구조와 코딩 구현에 대해서는 어느 정도 이해하고 넘어갔다고 할 수 있지만, 그 과정에서 모델이 실제로 이미지를 처리하고 있는 부분이 내게는 약간 블랙박스처럼 느껴지기 때문인 것 같다. 이게 맞는가 의심스럽기는 하다.
• 역설적이게도 오히려 이러한 이유 때문에 지난 스프린트 때인 자연어 처리 파트보다 배워야할 개념적으로는 상대적으로 쉽다고 느껴졌던 듯?
• 여하튼 (특히) 딥러닝 파트가 나 개인에게 장기적으로 가진 의미는 지금 바로 깊이 있게 모두 이해하고 가야하는 것이 아니라, 이런 문제를 풀기 위해선 이러이러한 분야와 기술이 있으며, 추후 내가 관심이 있는 부분을 팔 수 있도록 overview하는 것으로 생각하려 했다.

| 교훈 (Finding):

• 이번 스프린트는 보다 많은 사람들이 가지고 있는 실생활의 문제를 풀 때 유용한 직접적인 기술들이 많아 보였다. 일주일 간 얕지만 넓게 파보았다면, 추후에는 내가 관심이 많거나 풀고 싶은 문제와 관련해서 좁고 깊게 파보면 될 것 같다.

| 향후 행동 (Future Action):

• 일단 프로젝트 집중해서 해보고, 가능하다면 추후 코드스 프로젝트 때도 주제를 일관되게 가져가보자.