NaverAIBoostCamp정리

참고자료PyTorch 로 시작하는 딥러닝 입문PyTorch 튜토리얼다양한 DeepLearning Framework 가 나와있다. Top2 : TensorFlow , PyTorch Keras 는 TensorFlow2.0 부터 TF 에 포함되었다. PyTorch 가 low

GOALPytorch의 Module, Parameter 와 Backward 과정 - Optimizer 에 대한 학습nn.Module 을 통해 기본적으로 Pytorch 에 구현되어 있는 네트워크 텐서 모듈들을 살펴보자.nn.Parameter 가 Module 내부에서 어떤

Custom Dataset 을 다루기 위해 코드를 하나씩 분석해보자.Data argumentation 과정

딥러닝 모델 학습을 위한 데이터 준비하기 파이토치는 멀티 스레딩을 통한 데이터 병렬화데이터 증식 및 배치 처리 등의 기능을 제공 torch.utils.datatorch.utils.data.DataLoader class 를 통해 data loading 이 관리된다. 데이

6강 모델 불러오기 > GOAL PyTorch 모델 저장 및 불러오는 방법 Transfer Learning ( 전이 학습, 이어 학습하기 ) state_dict 의 의미 모델의 파라미터를 여러 정보들과 함께 저장하고 불러오는 법 학습된 모델을 활용하는 법 이미 학습되

GOALPyTorch 에서 Multi GPU를 사용하기 위해 모델을 병렬화하는 Model Parallel 개념 학습PyTorch 에서 데이터 로딩을 병렬화하는 Data Parallel 개념 학습참고 Distributed Data Parallel tutorialGPU가

GOAL딥러닝이 무엇인지 이해하기 딥러닝이 등장한 역사 배경과 발전 과정 살펴보기2012년부터 최근까지 이어지는 딥러닝 연구 패러다임 살펴보기 딥러닝 관점에서 Data, Model, Loss, Optimization algorithms 에 대해 설명Implementat

Day12_20221005

GOALSequnetial data type 에 대한 학습 ( 주식 차트, 자연어 등 )Recurrent Neural Networks 가 Sequantial model 로서 작동하는 방법과 종류에 대해 학습MLP : vector to vector CNN : Image

> - Sequential model 의 한계점 > - Transformer 모델에 대한 학습 > - Encoder 와 Multi Head Attention 에 포커싱

아직 input size 에 대한 이해가 잘 안된다.다시 공부하기 !!! GOALLSTM( Long short-term memory ) 를 사용한 MNIST classification MORELSTM 의 cell state dimension 과 output dimens

이 글은 커넥트 재단 Naver AI Boost Camp 교육자료를 참고했습니다.

day15_20221011GOAL추천시스템에 대한 간략한 소개추천시스템의 도전 과제 사용할 수 있는 정보 및 데이터 실제 추천 시스템이 적용된 사례추천 시스템 및 모델 평가 지표 소개Offline Test : 수집된 데이터를 바탕트로 모델의 성능을 객관적인 지표로 평가

2강 추천 시스템 Basic 2 > GOAL >

가장 대표적인 딥러닝 모델들을 추천 시스템에 적용한 논문을 살펴보자. 어떤 특징이 추천 시스템에 활용되는지 고민해보기GOALMulti Neural Perceptron 과 AutoEncoder 기반 추천 시스템 모델 소개 MLP 기반 추천 시스템 모델 및 논문 소개Neu

이 글은 커넥트 재단 Naver AI Boost Camp 교육자료를 참고했습니다.

2회차: 깃헙을 통한 협업 방법GOAL2회차: github를 통한 협업 방법실험 브랜치에서 작업 : git checkout "branch"마스터 브랜치에서 작업 : git checkout master브랜치 병합 : git checkout master && git me

GOAL1) rebase를 이용한 작업 순서의 조작 2) 코드 리뷰를 위한 pull request3) 작업 한 내용을 취소하기 위한 revert4) 하나의 변경사항만 가져오기 cherry-pick 참고reset 은 local 저장소에 있는 것만 한다.원격 저장소에 올라

이 글은 커넥트 재단 Naver AI Boost Camp 교육자료를 참고했습니다.

DKT 문제 소개 및 필요성 이해 Deep Knowledge Tracing 지식 구성 요소 ( 학생에게서 알고 싶은 요소 ) 와 지식 상태 ( 각 지식에 대한 학생의 이해도 ) 를 이용하여 변화하는 지식 상태를 지속적으로 추적 데이터가 많아질수록 예측은 정밀해진다.데이

GOAL데이터 접근 방식을 배워보자.1 ) Tabular approach데이터를 정형 데이터로 취급하여 LGBM 과 같은 모델을 통해 예측하는 방식2 ) Sequential approach RNN, LSTM, Transformer 와 같은 시계열 모델들을 사용해 예측f

🎀 ( •̀ ω •́ )✧ 우당탕탕 streamlit 사용 일지 ! ( 2022-12-30 ~ ) NEED TO CHECKpython 3.9 streamlit 1.16 streamlit_folium 0.8.1pyproj좌표 변환을 위함 python 3.8 버전과 s

GOALCloud Computing 에 대한 내용을 Google Cloud Platform 을 통해서 학습각 서비스들의 목적성에 집중하여 수강하기 Further QuestionCompute Engine 인스턴스 띄우고 삭제해보기Compute Engine 인스턴스에서 S

이 글은 커넥트 재단 Naver AI Boost Camp 교육자료를 참고했습니다.

이 글은 네이버 커넥트재단 부스트캠프 AI Tech 교육자료를 참고했습니다.

🐬 o(￣▽￣)ブ Airflow 사용 경험기를 담고 있습니다. Local 환경에서 필요한 package 를 모두 설치하여 진행했습니다. Reference : 시흠님 Apache Airflow Tutorials for BeginnerReference : Apache A

GOAL : 단어와 문서를 벡터로 표현하는 방법에 대한 고민NLP 소개 Bag of Words 소개 단어를 표현할 때 one-hot-encoding 을 이용하고, 단어의 등장 순서를 고려하지 않는 간단한 방법 간단하지만 많은 자연어 처리 task 에서 효과적으로 동작

Word2Vec 과 Glove 는 하나의 차원에 단어의 모든 의미를 표현하는 one-hot-encoding 과 달리 단어의 distributed representation을 학습하고자 고안된 모델GOALWord2Vec 과 GlobVe 가 단어를 학습하는 원리를 중심으로

GOAL자연어 처리 분야에서 Recurrent Neural Network(RNN)를 활용하는 다양한 방법RNN 을 이용한 Language Model 학습Language Model : 이전에 등장한 단어를 condition으로 다음에 등장할 단어를 예측하는 모델

GOALTransformer(Self-Attention)에 대한 이해 Self-Attention이 RNN 기반 번역 모델의 단점을 어떻게 해결했는지 이해 RNN과 Attention을 함께 사용했을 때 보다, Attention 연산만 사용할 경우, 입력 문장/단어의 re