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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
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          • (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
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        • DL Basic
          • (10강) Generative Models 2
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          • (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
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          • (Python 1-1강) Basic computer class for newbies
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          • [선택 과제 3] Maximum Likelihood Estimate
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          • [필수 과제 3] Text Processing 2
          • [필수 과제 2] Text Processing 1
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    • 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
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      • Django 입문하기
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      • 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
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  • TIL : Project
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  • 1. 새로운 팀
  • 2. MeetUP 부캠에서 살아남기
  • 3. 3개월간 함께할 팀
  • 4. NLP

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

6W Retrospective

1. 새로운 팀

오늘부터 새로운 팀이 시작되었다. 3주동안 같은 팀이지만 중간에 추석이 껴있어서 사실상 2주나 다름이 없다. 여기서 나와 프로젝트를 같이 할 사람을 찾겠다는 생각으로 임한다!!! 다들 열심히하세요!! 제가 컨택하겠습니다!! 하하..

막상 엄청 어색할 줄 알았는데, 제법 훈훈했다. 오디오는 조금씩 비었지만.. ㅎ 화이팅!

2. MeetUP 부캠에서 살아남기

1기 수료생 분들(아마 잘되신 분들)이 오셔서 노하우와 조언들을 남겨주셨다. 지금 껏 부캠에서 들은 세션 중 제일 유익했던 시간이었다. 내가 감명받은 것들은 다음과 같다.

  1. 부캠 수료증은 취업 프리패스권이아니다.

  2. 내가 무엇을 했는지가 중요하다.

  3. 프로젝트를 위한 팀구성은 잘하는 사람을 모집하는 것도 좋지만 소통이 잘되고 팀적으로 잘 맞는 사람을 모집하자

부캠에 자부심이 있었던 것 같다. 사실 기업 입장에서 보면 쉽게 쉽게 들어간 캠프 중 하나로 볼 수 있을테고 중요한 것은 여기서 내가 한 것일텐데 말이다! 지금까지도 기록을 열심히 했지만, 좀 더 챙길 수 있던 디테일들을 놓친것이 생각났고 아쉬웠다. 당장 놓친 디테일을 메꾸는 것보다는 앞으로 열심히 할 것들에 대해 노력하려고 한다. 당장 세운 목표는 이러하다.

  • 나처럼 시각화가 재미없는 사람들을 위해 Step by Step 문제를 만들어 배포하자. 마치 안수빈 멘토님이 부캠3기를 위해 쓸것이라고 생각하고 만들자

    • 단순히 퀴즈 형식이 아니라 진짜 말을 물가에 데려가 물을 억지로 먹일 수 있도록 구성해보자. 그리고 마지막에 모의고사 형식으로 제출해보자. 그리고 답지를 배포해주자

    • 답지를 보기 싫은 사람을 위해 Hint도 꼭 제공해주자

  • 논문을 분석하고 구현해보자. 또 단순히 여기서 끝나는게 아니라 다른사람을 위해 분석한 내용을 쉽게 설명하고 다른사람이 구현하기 쉽게 길잡이를 제공하자. 내가 부캠 운영진이라 생각하고 자료를 제공하자!

  • 지금까지 있었던 선택과제를 더 쉽게 할 수 있도록 설명식으로 자료를 제공하자! 이 선택과제가 만약 논문 구현이랑 연결된다면 논문 분석 - 논문 구현 - 선택 과제 순으로 설명해보자!

  • CV 과제는 못하더라도 수업은 꼭 들을 수 있도록 해보자.

위에 정리한 부분은 1, 2번과 연결되는 부분일 것이다. 이 정도만 하더라도 정말 알차게 부캠에서 공부한 것이 아닐까?

프로젝트를 같이 할 팀원을 구하는 것은 좀 더 고민해봐야겠다. 남들이 나와 맞는지에 대해 고민하기 이해서 나의 목표는 무엇일까? 부터 고민해봐야 겠다. 간단하게 적을 수 있는 내 목표는 다음과 같다

  • 프로젝트 열심히 하기. 우수한 성적을 목표로 하기

  • 결국, 어쨋든 취업! 취업 준비 빠샤 하실 분

    • 알고리즘 준비!

    • 딥러닝 면접 질문 준비!

  • 논문 분석 또는 구현 설명하기! 이야기 나누기!

이제 팀원들을 찾아보자!

3. 3개월간 함께할 팀

이번에 구성된 팀은 3주간 함께하는 팀이지만, 추석이 껴있다보니 느낌은 2주 동안 함께하는 팀이 되어버렸다. 또, 3개월 동안 함께할 팀을 다음주 수요일까지 모집해야 하다보니 다들 부랴부랴 팀을 구성했다. 지금 있는 팀은 소속감이 작아지는 팀이랄까.

기존에 함께 하려고 했던 조원들과 부랴부랴 나머지 팀원들을 모았다. 모으지 않으면, 우리가 찢어질 것 같았다. ㅋㅋㅋ 그래서 얼른 모았는데, 조원들이 다 소통을 잘하고 웃음도 많고 해서 좋다!~

4. NLP

주재걸 교수님의 수업을 언제 들어볼 수 있을까? 카이스트 입학하지 않고서야 어렵지 않을까? 좋은 강의었고 발전할 수 있는 시간이었다.

자세한 설명으로 수업을 진행하시는 것이 좋았다. 다른 피어들도 이런 점에 많이 동의한다. 나는 이번 수업이 기존의 수업들과 뭐가 다르냐는 물음에 이해가 안가서 생기는 Question이 아니라, 더 궁금한 것이 생겨서 찾아보는 Further Question이 생기는 강의라고 말해주고 싶다.

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