week 4 부터는 이것저것 많이 달리는 한주였다.
저번 주의 힐링을 한 탓일까 정신없이 달린 한 주 였다.
이번주는 본격적으로 최성준 교수님의 Deep Learning 에 대한 강의가 시작되었다.
프리코스와 겹치는 부분이 많았지만 과제가 추가되면서 실제 코드로 딥러닝을 접할 수 있었다.
가장 만족스러운 부분은 혼자 공부할 때는 대충대충 넘어갔던 Optimizer나 Regulation 같은 개념을 체계적으로 공부해보고 이해할 수 있었다는 점이다.
피어세션에서는 추천시스템 관련 논문을 기본적인 것 부터 매주 한편씩 공부해 보기로 했었다.
이번주에는 MovieLens를 이용한 Matrix Factorization을 읽고 구현해 보았다.
논문을 직접 구현해 보는 것은 처음이다 보니 시간이 굉장히 오래 걸리기도 하고 이해가 안가는 부분도 많았다. 하지만 이것저것 찾아보고 하는 과정에서 Pytorch와 많이 친해진 것 같아 뿌듯한 점도 있었다.
MF(Matrix Factorization) 논문 리뷰 / 구현
이번주는 따로 스터디를 본격적으로 시작하기도 하였고, 본격적인 Deep Learning 강의가 시작하다보니 시간이 부족했다.
팀원 중에서도 나처럼 시간이 오래걸리는 사람이 있는가 하면 뚝딱뚝딱 만드는 사람도 있었다. 처음엔 비교적으로 내가 못하는 것 같은 생각이 들었지만 한달 내지 두달안으로 구현력을 따라잡아보겠다 맘을 먹었다.
추가적으로 아침마다 면접대비 질문으로 얘기나눠 보는게 알았던 것도 더 잘 이해 할 수 있도록 도와 준 것 같다
