네이버 부스트캠프
1.[8주차] MLOps 개론
MLOps가 필요한 이유 이해하기일반적으로 우리가 리서치하는 부분은 주어진 고정된 데이터에 대해서 학습을 하고 특정 기능을 수행하는 것 입니다. 하지만 실제로 이것을 웹이나 앱서비스로 배포한다고 가정하면 리서치에서 더 나아가 고려할 것들이 생깁니다. 예를 들어 갑자기
2.[8주차] Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering 요약
Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering 문서 읽고 정리하기!주로 MLOps 분야에 대한 tip 입니다.시간 날 때 커피마시면서 천천히 읽어보면 좋을 듯 한 내용들 입니다.Before Machine L
3.[8주차] 서버에 Voila Extension 하기
Voila란?Voila란 Jupyter Notebook 기반으로 된 코드의 프로토타입을 쉽게 만들어주는 라이브러리 이다. 모델 개발/분석 과정에서 Jupyter Notebook을 통해서 빠르게 테스트 및 피드백을 할 수 있다. Jupyter Notebook은 혼자 개발
4.[8주차] Streamlit 으로 prototype 웹사이트 만들기
streamlit의 개념 및 실습
5.[6-7주차] 대회후기
마스크 쓴 이미지를 토대로 성별/나이대/마스크착용여부 검출프로젝트 모델의 성능향상Baseline Code 분석 및 개선Data SplitTrain/validation 데이터를 나눌 때, 인물+클래스 별로 일정 비율로 나누도록 수정Data Transform기존 코드 –
6.[9주차] Object Detection Evaluation
Object Detection Evaluation을 어떻게 할까?
7.[9주차] Object Detection Roadmap
Object Detection Roadmap
8.[9주차] 1-stage Detector
Object Detection : 1-Stage Detector
9.[9주차] 2-stage Detector
Object Detection : 2-Stage Detector
10.[9주차 회고]
9주차 회고(를 11주차에 작성한다...)
11.[10주차 회고]
10주차 회고, 주로 대회 코드 돌려본 내용이라 쓸 내용이 크게 없다.
12.[11주차] 회고 - Wrap-up Report
11주차 회고로는, Object Detection Project에 대한 Wrap-up report의 summary 및 소감으로 대체한다.
13.[12주차] 데이터제작의 중요성
software1.0 vs software 2.0의 차이점과 데이터의 중요성
14.[12주차] EAST 논문보기
Text Detector의 한 방법인 EAST 네트워크를 보자