[LG U+ Why Not SW Camp/python] 6월 1주차 회고록

github, notion 정리본 링크

(6월 1주차에는)

• GPU 설정
• 회귀 모델
• 분류 모델
  미니배치, 옵티마이저, 손실함수
• 다중 분류 모형

전반적인 느낀점 (notion 참조)

Pythondeep-learning_Pytorch회귀모델

# device 설정
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(f'현재 사용 중인 Device : {device}')

GPU 설정부터 Pandas를 Numpy 배열로 변환 후 학습을 해야하는 것까지 기존에 배우던 스케일링에서 추가해 수업을 진행했다.

Pythondeep-learning_Pytorch분류 모델 / 다중분류 모델

좋았던 점

기존에 있던 내용에 GPU 등 새로운 이론을 추가한 것이라 낯설지 않아 배우는 데 크게 어려움이 없었다. 그동안 꾸준히 정리한 것을 같이 보며 학습을 해서 많은 도움이 됐다.

다음주 계획

진행 중인 개인 프로젝트의 화면 구성을 마무리하고 프로그래머스의 코딩 문제를 통해 sql을 공부할 예정이다.