강의 복습 내용
1. Introduction to PyTorch
2. PyTorch Basics
과제 수행 과정/ 결과물 정리
피어세션 정리
8월17일 화요일 피어세션 정리
최한준
-알고리즘 정리
최단경로 알고리즘
Dijkstra Algorithm
목적 : 한개의 정점에서 다른 모든 정점으로의 거리를 알고 싶을 때 사용
Bellman-Ford
Dijkstra 와의 차이점 : 음수 가중치에대해서도 가능
주의할 점 : 음수 사이클이 없으면 다익스트라 ( 시간 복잡도 )
Floyd-Warshall
목적 : 모든 정점에 대해서 모든 경우의 수를 고려하여 최단경로를 갱신 ( 시작 ,중간, 끝 노드를 가질 때)
Dijkstra 와의 차이점 : 시작 정점이 정해져 있지 않다.
한진
-P Stage 향후 계획
전체적인 구조
Data Exploration -> Data Preprocess -> Model Selection -> HyperParameter Optimization -> Ray tune -> Search Space
Model 로 다른 조와 정확도 차이점 내기 힘들다 . 따라서 Data preprocess,Search Space 에 집중하여 정확도를 높여보자
알고리즘이 필요할까?
딥러닝 자체엔 필요 없지만 문제해결능력의 객관적인지표
개발을 할 때 알고리즘 가끔 필요
코드 작성능력 ( 깔끔 )
vscode template 관련 팁?
오늘 강의에서 쓰인 template처럼 깔끔하게 짜자...
프로젝트 향후 계획?
사람이 많아 세부사항을 생각하여 나누자 ( 기간 , Task 크기 )
앞으로의 발표
P Stage에서 쓰이는 기술을 요약하여 발표 ( Tutorial )
모델어떤것을 사용 ?
CLIP , SOTA중 구현되지 않은 논문 구현..? ( 조금 어려움 ), 하나의 모델말고 각각 모델, 파라미터를 조정하여 진행
대웅님 과제
Image classification Tutorial -> template화
학습 회고
