학습 내용
DL Basic
피어세션 & 멘토링
- 회의록
- 코딩 테스트 리뷰 발표
- 수학 책 추천
- 내일 논문 요약 발표
회고
- Domain 특강에서 Zoom 오디오 인식이 안되어서 ... 앞부분을 못들었는데 팀원분이 잘 정리해주셔서 참고할수있었다
도메인 특강
- nlp중에 transformer가 처음 제시된 https://arxiv.org/abs/1706.03762을 여러번 읽어보는 것이 중요
- cv(해본것) vs nlp(관심)?
- 재미있는 분야, 최종적으로 내가 만들고 싶은 application에 있는 분야
- 해본 분야의 경우 숙련도를 금방 달성할 수 있을 것
- 본인이 더 차별화가 될수 있는?곳을 선택
- NLP같은 경우 언어에 따라서 모델링 차이가 있기도 한다. (한국어: 형태소 분석 먼저..), trend는 언어 dependency가 없어지는 방향으로 가고 있기 때문에 동일한 backbone 모델과 tokenizing 사용
- 기존 인력 대비 차별점
- 인력이 포화상태?까진 아니다.
- 결국 채용할때는 기본기 이지만 그걸로 뽑기도 어렵다.
- 다른 인력 대비 차별점을 가지자면 1가지 task에 대한 깊이, 여러가지 project를 해본 넓이
- Engineer or Researcher
- 인턴/회사에서 만난분들의 행보(??) 참고.
- 둘다 해보고 되는것을 가기
- 인턴/학부연구생/연구실인턴 등..
- 서비스 만들고->시장 이쪽이 맞는가 or 연구 논문 읽고.. 사실 완전하게 분리되는 분야는 아님
0810 Master Class
소개
- 안수빈 강사님
- Kaggle 시각화 1위(맞나?)
- 서울대학교 HCI Lab
FAQ
- 데이터 시각화란
- 데이터를 필요에 맞게 시각적 요소로 변환하여 이해하기 쉽게 시각적으로 전달
- Data Visualization 종류
- Information Viz
- 기존 데이터 통계치 등 정보들을 시각적으로 전달
- 막대 선그래프 등..
- Scientific Visualization
- 이미지 오디오 3D객체 등의 관찰 or 시뮬레이션을 효과적으로 살피기 위한 시각화
- Infographic
- Data Art
- AI에서 Data Viz가 왜 중요할까?
- 결국 AI를 사용하는 것은 사람이기 때문에
- Data를 사용한 설득
- 의료, 경제 등 실질적 손실이 가는 분야일 수록 신뢰가 필요함
- 기계가 하는 것을 어떻게 믿는지vs사람이 하는 것을 어떻게 믿는지 차이
- 99.% 이상부터는 product에 잘 녹여내는 것이 중요함. 99.1 vs 99 중 사람들이 신뢰하는 것은 무엇일까?
- 추천 논문: Visual Artic~..
