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    • 새사람 되기 프로젝트
      • 2회차
      • 1회차
  • TIL : ML
    • Paper Analysis
      • BERT
      • Transformer
    • Boostcamp 2st
      • [S]Data Viz
        • (4-3) Seaborn 심화
        • (4-2) Seaborn 기초
        • (4-1) Seaborn 소개
        • (3-4) More Tips
        • (3-3) Facet 사용하기
        • (3-2) Color 사용하기
        • (3-1) Text 사용하기
        • (2-3) Scatter Plot 사용하기
        • (2-2) Line Plot 사용하기
        • (2-1) Bar Plot 사용하기
        • (1-3) Python과 Matplotlib
        • (1-2) 시각화의 요소
        • (1-1) Welcome to Visualization (OT)
      • [P]MRC
        • (2강) Extraction-based MRC
        • (1강) MRC Intro & Python Basics
      • [P]KLUE
        • (5강) BERT 기반 단일 문장 분류 모델 학습
        • (4강) 한국어 BERT 언어 모델 학습
        • [NLP] 문장 내 개체간 관계 추출
        • (3강) BERT 언어모델 소개
        • (2강) 자연어의 전처리
        • (1강) 인공지능과 자연어 처리
      • [U]Stage-CV
      • [U]Stage-NLP
        • 7W Retrospective
        • (10강) Advanced Self-supervised Pre-training Models
        • (09강) Self-supervised Pre-training Models
        • (08강) Transformer (2)
        • (07강) Transformer (1)
        • 6W Retrospective
        • (06강) Beam Search and BLEU score
        • (05강) Sequence to Sequence with Attention
        • (04강) LSTM and GRU
        • (03강) Recurrent Neural Network and Language Modeling
        • (02강) Word Embedding
        • (01강) Intro to NLP, Bag-of-Words
        • [필수 과제 4] Preprocessing for NMT Model
        • [필수 과제 3] Subword-level Language Model
        • [필수 과제2] RNN-based Language Model
        • [선택 과제] BERT Fine-tuning with transformers
        • [필수 과제] Data Preprocessing
      • Mask Wear Image Classification
        • 5W Retrospective
        • Report_Level1_6
        • Performance | Review
        • DAY 11 : HardVoting | MultiLabelClassification
        • DAY 10 : Cutmix
        • DAY 9 : Loss Function
        • DAY 8 : Baseline
        • DAY 7 : Class Imbalance | Stratification
        • DAY 6 : Error Fix
        • DAY 5 : Facenet | Save
        • DAY 4 : VIT | F1_Loss | LrScheduler
        • DAY 3 : DataSet/Lodaer | EfficientNet
        • DAY 2 : Labeling
        • DAY 1 : EDA
        • 2_EDA Analysis
      • [P]Stage-1
        • 4W Retrospective
        • (10강) Experiment Toolkits & Tips
        • (9강) Ensemble
        • (8강) Training & Inference 2
        • (7강) Training & Inference 1
        • (6강) Model 2
        • (5강) Model 1
        • (4강) Data Generation
        • (3강) Dataset
        • (2강) Image Classification & EDA
        • (1강) Competition with AI Stages!
      • [U]Stage-3
        • 3W Retrospective
        • PyTorch
          • (10강) PyTorch Troubleshooting
          • (09강) Hyperparameter Tuning
          • (08강) Multi-GPU 학습
          • (07강) Monitoring tools for PyTorch
          • (06강) 모델 불러오기
          • (05강) Dataset & Dataloader
          • (04강) AutoGrad & Optimizer
          • (03강) PyTorch 프로젝트 구조 이해하기
          • (02강) PyTorch Basics
          • (01강) Introduction to PyTorch
      • [U]Stage-2
        • 2W Retrospective
        • DL Basic
          • (10강) Generative Models 2
          • (09강) Generative Models 1
          • (08강) Sequential Models - Transformer
          • (07강) Sequential Models - RNN
          • (06강) Computer Vision Applications
          • (05강) Modern CNN - 1x1 convolution의 중요성
          • (04강) Convolution은 무엇인가?
          • (03강) Optimization
          • (02강) 뉴럴 네트워크 - MLP (Multi-Layer Perceptron)
          • (01강) 딥러닝 기본 용어 설명 - Historical Review
        • Assignment
          • [필수 과제] Multi-headed Attention Assignment
          • [필수 과제] LSTM Assignment
          • [필수 과제] CNN Assignment
          • [필수 과제] Optimization Assignment
          • [필수 과제] MLP Assignment
      • [U]Stage-1
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        • AI Math
          • (AI Math 10강) RNN 첫걸음
          • (AI Math 9강) CNN 첫걸음
          • (AI Math 8강) 베이즈 통계학 맛보기
          • (AI Math 7강) 통계학 맛보기
          • (AI Math 6강) 확률론 맛보기
          • (AI Math 5강) 딥러닝 학습방법 이해하기
          • (AI Math 4강) 경사하강법 - 매운맛
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          • (AI Math 2강) 행렬이 뭐예요?
          • (AI Math 1강) 벡터가 뭐예요?
        • Python
          • (Python 7-2강) pandas II
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          • (Python 5-1강) File / Exception / Log Handling
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          • (Python 4-1강) Python Object Oriented Programming
          • (Python 3-2강) Pythonic code
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          • (Python 1-3강) 파이썬 코딩 환경
          • (Python 1-2강) 파이썬 개요
          • (Python 1-1강) Basic computer class for newbies
        • Assignment
          • [선택 과제 3] Maximum Likelihood Estimate
          • [선택 과제 2] Backpropagation
          • [선택 과제 1] Gradient Descent
          • [필수 과제 5] Morsecode
          • [필수 과제 4] Baseball
          • [필수 과제 3] Text Processing 2
          • [필수 과제 2] Text Processing 1
          • [필수 과제 1] Basic Math
    • 딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
      • 종합 실습 2 - 캐글 Plant Pathology(나무잎 병 진단) 경연 대회
      • 종합 실습 1 - 120종의 Dog Breed Identification 모델 최적화
      • 사전 훈련 모델의 미세 조정 학습과 다양한 Learning Rate Scheduler의 적용
      • Advanced CNN 모델 파헤치기 - ResNet 상세와 EfficientNet 개요
      • Advanced CNN 모델 파헤치기 - AlexNet, VGGNet, GoogLeNet
      • Albumentation을 이용한 Augmentation기법과 Keras Sequence 활용하기
      • 사전 훈련 CNN 모델의 활용과 Keras Generator 메커니즘 이해
      • 데이터 증강의 이해 - Keras ImageDataGenerator 활용
      • CNN 모델 구현 및 성능 향상 기본 기법 적용하기
    • AI School 1st
    • 현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문
    • 파이썬 딥러닝 파이토치
  • TIL : Python & Math
    • Do It! 장고+부트스트랩: 파이썬 웹개발의 정석
      • Relations - 다대다 관계
      • Relations - 다대일 관계
      • 템플릿 파일 모듈화 하기
      • TDD (Test Driven Development)
      • template tags & 조건문
      • 정적 파일(static files) & 미디어 파일(media files)
      • FBV (Function Based View)와 CBV (Class Based View)
      • Django 입문하기
      • 부트스트랩
      • 프론트엔드 기초다지기 (HTML, CSS, JS)
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          • 소수 만들기
          • 숫자 문자열과 영단어
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          • 정수 내림차순으로 배치하기
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    • [따배런] Kubernetes
    • [따배런] Docker
      • 2. 도커 설치 실습 1 - 학습편(준비물/실습 유형 소개)
      • 1. 컨테이너와 도커의 이해 - 컨테이너를 쓰는이유 / 일반프로그램과 컨테이너프로그램의 차이점
      • 0. 드디어 찾아온 Docker 강의! 왕초보에서 도커 마스터로 - OT
    • CoinTrading
      • [가상 화폐 자동 매매 프로그램] 백테스팅 : 간단한 테스팅
    • Gatsby
      • 01 깃북 포기 선언
  • TIL : Project
    • Mask Wear Image Classification
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  • 1. 시각화
  • 2. P-stage 강의
  • 3. Competition
  • 4. 피어세션
  • 5. 마스터 클래스
  • 6. 오피스 아워

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  1. TIL : ML
  2. Boostcamp 2st
  3. [P]Stage-1

4W Retrospective

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Last updated 3 years ago

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1. 시각화

하나도 듣지 않았음. 시각화가 중요한 것을 인지하고 있고, 시각화를 잘 하고 싶다는 욕심까지 있지만 듣고 싶지가 않아지는 이유는 무엇일까 ㅋㅋㅋ ㅠㅠ 다음주에 꼭 듣자

2. P-stage 강의

나는 말이 느린사람이 강의하는 것이 좋다. 왜냐하면 말이 느리면 한번에 많은 내용을 수업하지 못하므로 배속해서 들을 때 좀 더 맘이 편해진다.

그걸 떠나서, 이번주 강의 후기는 재미있고 알찼다. 새롭거나 궁금한 부분을 많이 알게되었다. 예를 들면 zero_grad 의 의미는 알겠는데, 왜 설계자는 굳이 이런 기능을 만들었을까? 자동으로 초기화해주면 안되는 것이었던 걸까? 하는 의문이 있었는데, 메모리 리소스가 부족할 때 배치 사이즈를 크게 해주고 싶을 떄 이러한 기능을 쓸 수 있구나 알게되었다.

3. Competition

사실, 이걸 하면서 실력이 가장 많이 늘었다고 생각한다. 왜냐하면 이전까지 지식적으로만 알고있었지 구현하려고 하면 덜컥 겁부터 났는데 지금은 데이터를 만지고 데이터셋을 생성하고 로더 생성후 모델과 필요한 함수 선언뒤 학습할 수 있겠구나 싶다. 이번 계기로 처음으로 학습해봤는데, 대략 20분정도 걸리는 것을 보고 이것이 개발자의 삶이구나! 싶어서 기분이 좋았다.

그리고, 현재 우리팀 성적이 10등인데, 이 등수를 내가 달성해서 기분이 좋다. 좀 더 노력해서 1등을 꼭 해보고 싶다.

4. 피어세션

다들 열심히 하는 모습이다. 잘 못따라가는 동료도 있는데, 최대한 많이 설명해주고 많이 질문 받아주려고 했다. 그래도 이해가되면서 잘 따라오겠다 느끼면 다행이다 느낀다. 우리 가족같은 팀원들, 이제 1주밖에 남지 않았네...

5. 마스터 클래스

늘 평범하다. 그렇게 유익한지는 모르겠는 시간. 그래도 지금까지의 마스터 클래스와는 달리 이해가 돼서 좋았다.

6. 오피스 아워

파이참을 활용해서 생산성을 이렇게 높일 수 있다는 것을 알게된 시간이다. 코지라는 개발자분이 매우 존경스러워졌다. 다 내것으로 흡수하고 싶었다. 매우 유익했던 시간