부스트캠프 AI Tech 3기

네이버 부스트캠프 AI Tech 3기에 추가합격

드디어 부스트캠프 AI Tech 3기가 오늘 시작했습니다. 코어타임은 10시부터 오후 7시까지 입니다. 오늘은 첫 날이라 10시부터 1시간동안 오리엔테이션을 진행했고, 11시부터 12시까지 앞으로 약 7주간 같이 공부할 피어들을 만나는 MeetUP이 진행되었습니다. >

✍📌 AI Math

📌확률론 맛보기 ✍딥러닝에서 확률론이 왜 필요한가요? 딥러닝은 확률론 기반의 기계학습 이론에 바탕을 두고 있습니다. 기계학습에서 사용되는 손실함수(loss function)들의 작동 원리는 데이터 공간을 통계적으로 해석해서 유도하게 됩니다. 예측이 틀릴 위험(

베이즈 통계학을 이해하기 위해선 조건부확률의 개념을 이해해야 합니다.$P(A\\cap B)=P(B)P(A|B)$조건부확률 $P(A|B)$는 사건 B가 일어난 상황에서 사건 A가 발생할 확률을 의미합니다. 베이즈 정리는 조건부확률을 이용하여 정보를 갱신하는 방법을 알려줍

✍✎📌지금까지 배운 다층신경망(MLP)은 각 뉴런들이 선형모델과 활성함수로 모두 연결된 FC (Fully connected) 구조였습니다. MLP는 i가 바뀌면 사용되는 가중치도 바뀝니다.Convolution 연산은 이와 달리 커널(kernel) 을 입력벡터 상에서

PyTorch Basics

AutoGrad&Optimizer and Datasets&Dataloaders

모델 불러오기 & Monitoring tools

PyTorch 활용하기

Data Viz

딥러닝 기본

optimizer, conv, cv

RNN, Transformer

본 포스트는 변성윤 마스터님의 강의를 회고할 목적으로 작성하였습니다. 📌 머신러닝 프로젝트 라이프 사이클 📌 Linux & Shell Command 📕 Linux Linux를 알아야 하는 이유 서버에서 자주 사용하는 OS Mac, Window도 서버로 활

P-Stage

📌 Model PyTorch의 특징 Low-Level PyTorch는 Low-level로 짜여져 있어서, 부분적으로 내용들을 이해하고 있으면 쉽게 Custom화 할 수 있다는 장점이 있다. 텐서플로우 같은 경우는 기능적인 부분만 익힌다면 쉽게 사용 가능하지만 내가 원하는 Tuning에는 한계가 있다. 반면 파이토치 같은 경우는 ...

원격 서버 연결 부스트캠프 AI Tech에서 제공해주는 서버와 VSCode를 연결하고 작업환경을 세팅하는데 너무 오래걸렸다. EDA를 위해 cv2를 사용하기 위해서 import cv2를 하는데 아래와 같은 에러가 계속 발생하였다. ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file o...

📌 우리 팀과 나의 학습목표 프로젝트 기간 동안 이번주 저희 팀의 학습목표는 점수와 순위에 집착하지 않고 이제 까지 배운 내용을 토대로 내실을 다질 수 있는 기회로 삼고, 앞으로 있을 스테이지를 진행하기 위한 기반(프로젝트, 코드)을 만들어 두는 것을 목표로 했습니다. 저의 개인적인 목표는 상위 순위권에 드는 것을 목표로 잡고 프로젝트를 시작했지만, ...

실험 기록의 중요성 대회가 시작하고 첫 주말이 왔다. 첫 2일 동안은 강의를 듣고, 수요일부터 본격적인 대회를 팀원들과 시작하였는데 회고글에서 말했다시피 baseline code를 분석하기에도 빡빡했고, 알고있던 이론을 코드로 구현하기에도 힘이 들었다. 그래도 뭐 꾸

Python에서 Glob로 파일과 폴더경로 불러오기 glob.glob('./*') : 현재 폴더에 있는 폴더와 파일의 경로들을 받는다. glob.glob('./data/train/*') : ./data/train의 모든 파일 경로를 받는다 glob.glob('./data/train/*.json') : ./data/train에 있는 .json으로 끝나는 파...

Goals Direction 프로젝트 기간 동안 저희 팀의 학습목표는 점수와 순위에 집착하지 않고 이제 까지 배운 내용을 토대로 내실을 다질 수 있는 기회로 삼고, 새로운 지식을 학습하는 것을 목표로 했습니다. 저의 개인적인 목표는 순위권에 드는 것을 목표로 프로젝트에 임하였지만, 제가 생각했던 것 보다 EDA부터 시작해서 Dataset, Dataload...

(01강) Image Classification 1 (02강) Annotation Data Efficient Learning (03강) Image Classification 2

기본과제 1,2 수행변성윤마스터님의 두런두런 2회차피어세션피어세션 내 진행할 우선순위1순위 : 과제 및 공부 (월, 화, 수) || 논문, 공부거리 등 공유할만한 것 (목, 금)2순위 : 최종 프로젝트 논의 (월-금)프로젝트 방향성에 대한 논의 => 공유 notion

(04강) Semantic Segmentation (05강) Object Detection

(06-1강) CNN Visualization (06-2강) Autograd

(07강) Instance/Panoptic Segmentation and Landmark Localization , (08강) Conditional Generative Model

GAN 이란? GAN(Generative Adversarial Network) Unsupervised Learning(비지도학습)의 대표적인 알고리즘 서로 대립하는 역할의 두 모델이 경쟁하여 학습하는 방법론 G : Generative GAN은 생성모델로 이

09. Multi-modal Learning

1. Overview 사진에서 일반 쓰레기, 플라스틱, 종이, 유리 등 10 종류의 쓰레기를 Detection하는 모델을 만들어 쓰레기 분리배출에 도움이 되고자 함 🌎 Input : 쓰레기 객체가 담긴 이미지와 bbox 정보(좌표, 카테고리)가 모델의 인풋으로 사