[부스트캠프 AI Tech]

오늘 학습 내용 1. File System & Terminal 2. Python Overview & Environment 3. Variables, Function, I/O 1. File System & Terminal 파일시스템이란 운영체제(OS)에서 쓰이는 파일

벡터는 숫자를 원소로 가지는 List 또는 Array 이며, 열벡터와 행벡터가 있다.$$X = \\begin{bmatrix}1 \\2 \\3\\end{bmatrix}\\X = \\begin{bmatrix}1&2&3\\end{bmatrix}$$ 파이썬의 Numpy 라이브

어제 Day2 에는 비선형이 아닌 선형모델의 학습방법을 공부했었다.과정을 간략히 말하면, Target Value와 Predict Value 사이의 오차를 구한뒤 이를 최소화 시켜가는 과정을 통해 모델을 학습시키는 것 이며, 이때 사용 되는 방법이 바로 경사하강법이었다.

통계적 모델링은 적절한 가정에서 확률분포 추정(Inference) 이 목적이다.유한한 데이터를 이용하여 정확한 분포를 추정하는 것은 불가능 하기 때문에, 근사적으로 추정 할 수 밖에 없다.모수는 특정 모집단의 특성을 나타내는 것으로 모평균, 모분산 등이 이에 해당한다.

Convolution(합성곱) 연산은 필터(커널)을 입력상에서 움직여가면서 모델과 합성함수에 적용되는 구조이다.Convolution(합성곱) 연산의 수학적 의미는 신호를 증폭 또는 감소시켜 정보를 추출이나 필터링시키는 것이다.2D-Convolution 연산각 벡터의 성

AI 딥러닝 분야에있어 선두적인 라이브러리에는 PyTorch와 TensorFlow 두개가 있다.Keras는 High-Level API 에 해당하며, Warpping 역할의 느낌이다.TensorFlow와 PyTorch는 Keras에 비해 Low-Level이며, 최근 Te

오늘 학습 내용 1. PyTorch (AutoGrad & Optimizer) 1. PyTorch (AutoGrad & Optimizer) 딥러닝 모델은 Layer를 겹겹히 반복하여 쌓은 것이다. nn.Module 은 이러한 Layer의 Base Class 이다.

오늘 학습 내용 1. Load & Save Model 2. Monitoring tools for PyTorch 1. Load & Save Model 모델 학습에는 많은 시간이 소요되며, 학습 중간에 Weight 등을 저장할 필요가 있다. model.save() 를

오늘 학습 내용 1. Multi-GPU 학습 2. Hyperparameter Tuning 3. PyTorch Troubleshooting 1. Multi-GPU 학습 Single VS Multi → Sigle은 하나, Multi는 2개 이상을 의미. GPU

오늘 학습 내용 1. Visualization(시각화) 2. Bar, Line, Scatter Plot 1. Visualization(시각화) 데이터 * 수치형(Numerical) VS 범주형(Categorical)* 수치형 연속형(Continuous

Matplotlib 기반 통계 시각화 Library 이며, 다양한 커스텀 및 쉬운 문법, 깔끔한 디자인이 특징.시각화의 목적과 방법에 따른 API 분류Categorical APIDistribution APIRealational APIRegression APIMultip

Convolution(합성곱) 연산은 필터(커널)을 입력상에서 움직여가면서 모델과 합성함수에 적용되는 구조이다.Convolution(합성곱) 연산의 수학적 의미는 신호를 증폭 또는 감소시켜 정보를 추출이나 필터링시키는 것이다.RGB 이미지의 Convolution에서 필

Sequential Data는 아래와 같이 순서의 변형에 취약해 학습시키기 어렵다.Transformer 는 Sequence Data to Sequence Data 의 구조이며, NLP 분야뿐만이 아닌 여러 분야에서 사용이 가능하다.Input 과 Output Data의

AutoEncoder 는 입력을 낮은 차원의 Latent Vector(잠재벡터)로 변환시킨 뒤 원래 차원으로 복원 시키는 과정을 반복 함으로써 학습하는 방법을 뜻한다.이렇게 하여 학습된 Encoder는 Input Data로 부터 특정한 Feature를 추출 할 수 있다

오늘 학습 내용 1. VIT (Vision Transformer) 1. VIT (Vision Transformer) NLP 분야에 있어서 새로운 기준이 되어왔던 Transformer의 Self-Attention을 CV에 적용시키려는 시도에서 시작되었다. 구글에서

오늘 학습 내용 1. Linux 2. Shell Command 1. Linux 개인 PC 보다는 서버에서 자주 사용하는 OS 이다. 무료 오픈소스이며, 여러가지 버전이 존재한다. CLI(Command Line Interface)는 Terminal 상에서 작업하

오늘 학습 내용 1. Docker 2. MLflow 1. Docker 가상화란 개발을 진행 한 후 배포하는 단계에 있어, 동일한 실행 환경을 보장하기 위해서 사용하는 개념이다. 주로 호스트 머신위에 OS를 포함한 가상화 소프트웨어를 두는 VM(Virtual Ma

Model 은 객체, 사람 또는 시스템에 대한 정보의 표현이며, 모형이라고도 부를 수 있다.Pytorch 는 Low-level, Pythonic, Flexibility 의 특징을 가진다.Pytorch의 Model의 모든 Layer는 nn.Module Class를 상속

Warp up Report 1. Data Labeling 2. Modeling 1. DataLabeling Data Info Basic Train Data Folder StructureZ Target Train Data Folder Structure Gene

Private LB Score 0.7270Resnet152, Swin-Transformer, NFnet, Efficientnet 등 여러 가지 모델을 사용 해보았지만, 모델 변경을 통한 성능 향상을 기대하기는 어려웠음적은 Data 때문이라 생각하여, 이후 실험들에서는

Classifier 는 Image를 하나의 Category 로 Mapping 하는 f() 역할이다.데이터가 존재한다면, 모든 Classificaiton 문제는 K-NN 으로 해결가능하다.→ But, real world의 모든 데이터 저장은 불가능 !Single Full

Selective Search 알고리즘은 Segmentation 분야에 주로 사용 되는 알고리즘이다.Over-Segmentation 을 통해 Random 한 bounding box 들을 생성하고, 객체와 주변간의 색감(Color), 질감(Texture) 등의 차이를 통

Multi-modal 은 여러 가지 형태와 의미로 컴퓨터와 대화하는 환경을 뜻한다.따라서, Multi-modal Learning 은 다양한 형태의 데이터를 입력 데이터로 사용한다는 의미이다.1\. Different representations between modali