부스트캠프 U Stage

비전공자들을 위해 OS, FS, 터미널에 대해 간단하게 설명해주셨다. 다 배운 내용이였는데, 제일 자주 쓰신다는 Cmder는 처음 들어봤다. 한 번 사용해 볼 예정이다!

파이썬의 기초 변수와 리스트들에 대한 강의였다. 이미 다 아는 내용이였지만, 복습은 언제나 옳다.

Python에서 자료구조를 사용하는 법에 대한 강의였다. 학교에서 자료구조 수업 도우미를 1년간 했기에 자신있는 분야였다. 파이썬 Collections 내부에 처음보는 이름도 있어서 신기했다. 오늘 강의가 끝나면 Collections 파일을 뜯어볼 생각이다.

첫 강의부터 과제라 잠이 확 깰 수 있어서 좋았다. 최대한 코드를 파이써닉하게 작성해보고 싶어서 시간이 생각보다 많이 걸렸다. for문을 지양하고 map, regex, comprehension 등을 활용해서 풀어보았다.

완성도 높은 프로그램을 개발할 때 예외처리와 로깅은 필수다. 내가 아직 익숙하게 사용하고 있지는 않아서 집중해서 들었다. argparser는 따로 공부해야 되겠다.

Numpy의 기초 강의였다. Numpy는 인터넷으로 한 번 간단하게 공부를 했었는데 처음부터 끝까지 교수님이 하나하나 짚어주면서 설명해주셔서 머릿속의 내용들을 정리하기가 너무 수월했다.

미분과 경사상승/하강법, 그래디언트 벡터에 관한 내용이었다. dimension이 3이 넘어가는 순간부터는 이해하기가 너무 힘든 것 같다.. 순한맛이 너무 매웠다. 강의를 두 번씩 돌려보면서 복습했다.

Pandas를 수업에서 써보긴 했는데, 너~무 많은 기능을 한번에 배웠다. 모두 다 정확하게 외울 필요는 없겠지만 이런 것들이 있다 정도는 익혀야 될 것 같다. 여러번씩 읽어보고, 타이핑도 해보면 금방 익힐 수 있을 것 같다.

어제에 이어서 Pandas에 관한 강의였다. 강의 자체는 어렵지 않았지만 워낙 데이터를 다루는 방법이 다양하기 때문에 각 상황에서 여러가지 문법들을 자유자재로 사용할 수 있는가가 중요할 것 같다. 지금 당장은 모든 문법에 익숙해지는 것이 당연히 힘들 것이다. 천천히 하

파이썬에는 신기한 시각화 도구가 많았다. 사용법 자체는 어렵지 않았고, 내용도 그렇게 많지 않았다. 코드를 바꿔가면서 이것저것 해보느라 시간이 좀 많이 걸렸다. 앞으로 큰 어려움 없이 유용하게 사용할 수 있을 것 같다.

임성빈 교수님 강의중에 제일 쉬운 내용이었다. 이론으로만 보기엔 조금 어려워 보이지만, 예제를 보면서 공부하니 쉬웠다. 베이즈 정리라는 개념은 처음 들어보지만 원래의 확률과 크게 다른점이 없었다.

모델의 최적화를 위한 다양한 방법론들을 배웠다. 이런것들이 있다라고 설명하고 넘어가는 방식이라 직접 하나하나 찾아봐야 될 것 같다. 한번씩 들어본 개념들이라서 수식을 제외하면 이해하기가 어렵지 않았다.

어제의 내용과 겹치는 부분이 많아 많이 생략했다.같은 내용을 세 번 들으니 더 이해가 잘 되는 것 같다.두 번째 강의인 Moredern CNN은 다음주에 아예 새로 공부해야겠다.

RNN에 대한 강의였다. Sequence data는 크게 어렵지 않았다.그 이후 BPTT 부분은 설명이 부족한 느낌이 들어 많이 찾아봤는데,기존 역전파 알고리즘과 큰 차이는 없었지만 이후가 걱정된다.점점 내용이 많아지고 어려워지는것 같은데 몸과 정신은 피폐하다.얼른 주

강의 영상의 길이가 짧았지만, 내용은 방대했다.영상을 보는데만 거의 세 배의 시간이 걸렸다.특히 분류 문제의 경우는 그림이 없으면 이해가 잘 안되는 것 같다.오늘 확률 및 랜덤변수를 복습할 필요성을 크게 느꼈다.

텍스트마이닝에서 딥러닝이 적용되기 이전 많이 사용한 기법이다.수식자체가 간단해서 어려운 내용이 별로 없었다.교수님께서 설명을 굉장히 잘해주셔서 이해하기가 쉬웠다.NLP의 큰 종류에 대해서도 다뤄주셨다.Uinque한 Word들을 모아서 Vocabulary를 구축한다.Ex

이미 한번 배운 내용을 다시 설명해주셔서 좋은 복습이 되었다.input - hidden - outpur 과정을 상세히 설명해주셔서 좋았다.미래에는 컴퓨터가 코딩을 대신 해준다더니 그 기술이 RNN일줄 몰랐다.예시를 많이 들어주셔서 큰 도움이 되었다.hidden stat

직접 숫자를 예시로 넣어가면서 설명해주셔서 좋았다.같은 내용을 반복해서 들으니 확실히 이해가 조금 더 잘 되는 것 같다.이제 실습 코드를 여러번 읽어보면서 바닥에서부터 작성할수 있게끔 만들고싶다.

저번주에 Transformer를 처음 들었을 때 매우 막연하게 느껴졌었다.오늘 강의 챕터가 Transformer인 것을 보고 어려울것 같아 겁났다.하지만 주재걸 교수님께서 정말 로우하고 디테일하게 설명해주셔서 이해가 조금 됐다.교수님의 강의는 여태껏 들어온 강의중 최고

하루만에 감당할 수 있는 양이 아닌 것 같다.일단 대충 정리해놨는데, 주말동안 중점적으로 공부해야 될 듯 하다.실습 부분은 점점 어려워져서 해석하는데 너무 많은 시간이 걸린다.선택과 집중이 필요할 것 같은데, 벌써 그래도 되나 싶다.

4학년 수업을 듣다가 신입생 수업을 듣는 기분이었다.내용도 간단하고 아는 내용들이 많아서 오랜만에 편하게 강의를 봤다.늘 오늘만 같았으면 좋겠지만, 지금이 태풍의 눈 속에 있는 것이 아닐까하는 생각이 든다.몇 일 뒤 고생을 줄이기 위해 예습을 열심히 해야겠다.

작년 텍스트랭크로 프로젝트를 진행한적이 있어 대충 알고있는 내용이었다.배경부터 시작해서 밑바닥부터 알아가니까 더 이해가 잘 됐다.웹페이지로 이런 알고리즘을 만들 생각을 한 구글은 대단하다.

다양한 군집 탐색 알고리즘을 배웠다.대부분 브루트포스 느낌이라 구현이 크게 어렵지는 않을 것 같다.networkX에서 굉장히 많은 함수를 지원하는 것 같다.알아놓으면 언젠가는 쓸 일이 오지 않을까 싶다.

슬슬 강의가 딥러닝과 가까워지고 있는 것 같다.빌드업이 워낙 뛰어나셔서 이해가 어려운 부분은 딱히 없었다.실습 코드만 잘 익혀서 구현력만 키우면 될 것 같다.

드디어 그래프로 딥러닝 모델을 만드는 법을 배웠다.앞서 배운 다른 기술들에 비해 수학적 수식이 적어 이해가 더 잘 됐다.뭐든지 많이 해보는 것이 정답인 것 같다.다음주는 특강 주간이니까 다양한 Dacon에 참여해보는 것을 목적으로 해야겠다.

네이버 Clova에서 임원을 맡으시다가 업스테이지 CTO가 되신 이활석님의 강의다.실제 기업에서 AI 서비스를 어떻게 개발하는지 알 수 있었다.모델링에 바로 투입되는 것 보다는 모델 엔지니어링을 우선 경험하는 것을 추천하셨다.

캐글 그랜드마스터인 김상훈님의 강의이다.Competition을 좋아해서 강의를 듣기전부터 기대하고 있었다.내가 원하는 내용의 강의는 아니였지만 캐글의 Flow를 알 수 있어서 유용했다.GPU 장비를 당장 살 수 없기에 우선 파이프라인에 집중해야겠다.

자연어 처리를 위한 언어 모델이 어떤 역사를 갖고 연구되었는지 알 수 있었다.NLP 분야에 대한 하나의 스토리북을 읽는 듯한 느낌이었다.P스테이지에서 KLUE를 지망하고 있었는데, 내 선택에 도움이 되었던 강의다.자연어 처리는 참 매력적인 분야인 것 같다.

그 유명한 구종만님께서 강의를 해주셨다.Competitive Programming에 빠져있을 때 구종만님의 책을 읽어서 많이 기대가 됐다.하지만 퀀트 트레이딩에 대한 강의를 해주셔서 조금 아쉬웠다.그렇게 관심이 큰 분야는 아니여서 교양으로 가볍게 들었다.

Computer Vision을 배우기에 앞서 옛날에 배운 CNN을 복습했다.개강까지 하니 점점 월요일이 너무 힘들다.주말에 좀 더 쉬었어야 됐는데 그러지 못한게 후회된다.마지막에 CNN Architecture에 대한 역사는 중복이라 생략했다.