본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 4 목차 What is Semantic segmentation? FPN Unet DeepLab 1. What is Semantic segmentation? 우리가 일반적으로 CNN을 활용해서 또는 Attention 기법을 활용해서 CV 문제를 해결한다고 가정을 했을 때 가장 먼저 떠오르는 task는 Image Classifiaction이다 Image Classification의 대표적인 데이터 셋으로는 ImageNet, Cifar 등이 있는데 이런 Image Classification은 한 장의 ..

이번 글은 네이버 부스트 캠프 내용 중 추가로 공부가 필요하다고 여겨서 공부를 하고 작성한 글입니다 ✅ Week 4 목차 What is wandb? How to use wandb 1. What is wandb? 요즘 MLops라는 말이 심심치 않게 들린다 데이터 수집 - 전처리 - 모델 가공 - 실험 - 또는 서비스 배포 등 위의 일련의 과정을 관리할 수 있는 하나의 시스템을 MLops라고 하는데 실제로 딥러닝 모델을 개발하거나 연구를 할 때도 MLops를 이용할 수 있다 그중에서 특히 시각화 부분이나 자신이 학습한 모델을 비교하고 하이퍼 파라미터를 쉽게 튜닝할 수 있게 해준다 그러한 MLops의 한 종류로 이번에 잘펴 볼 것은 wandb이다 풀네임 Weight & bias로 딥러닝 모델의 학습 과정을 ..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 4 목차 Data Augmentation data augmentation? type of augmentation torch vision & albumentations Efficient Learning knowledg distillation semi-supervised learning self-training ✅ Intro 딥러닝을 학습하다 보면 항상 마주치는 문제, 고질적인 문제가 있다 바로 Data이다 Data가 문제라고 ?😢😢 처음 이 소리를 들으면 이해가 되지 않을 것이다 하지만 다르게 생각..

본글은 순수한 의문에 의해서 작성된 글입니다 글쓴이의 부족한 수학지식에 의해서 오류가 있을 경우가 다분하니 참고해서 읽어주시길 바랍니다 딥러닝 모델을 학습하다 보면 항상 마주치는 문제가있다 물론 모델이 마주치는 문제가 아니라 모델을 작성하거나 공부하는 인간이 마주치는 문제이다 " 바로 수식이다 " 수학은 많은 사람들을 혼란스럽게 만든다 이번 글은 그런 수식에 관한 글이다 이번 글을 시작으로 다양한 딥러닝의 수식들을 정리해보려고한다 물론 당장 딥러닝 모델을 학습 시키는데 완벽한 이해는 필요없는 부분이지만 우리의 슨배님들이 모두 구현 해놓았다고 공부하지 않을 수는 없다 ✅ 정보이론 : 정보량 (Quantity of information) Entropy와 CrossEntropy를 이해하기 위해서는 우선 정보이..

✅3주차 회고 3주차는 강의의 양이 지난 주 보다 많이 늘었고 특히 Transformer, 생성 모델 등 어려운 개념들이 나와서 추가적으로 공부가 필요했다 -3주차 아쉬운 점- 많은 양의 강의가 한꺼번에 등장을 해서 복습에 큰 집중을 하지 못했다 아직도 아침 컨디션이 그렇게 좋지 못하다 그러나 점차 개선중🔥 데이터 시각화 강의 부분을 꼼꼼히 듣지를 못했다 - 다시 복습하자✅ 하루 종일 앉아 있긴만 해서 그런지 건강한 생활을 하지 못했다 -3주차 좋았던 점- 하루에 배운 내용을 바로바로 정리해서 그래도 내용정리를 잘 할 수 있었다 하루 1백준을 다시 시작하면서 코딩에 대한 이해를 올렸다 논문을 읽고 해당 논문의 내용을 코딩으로 구현하면서 모델에 대한 이해를 높였다 ✅4주차 목표 Week 4에서는 이러한 교..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 이번주에 정해진 진도를 이미 목요일날 다 나갔기 때문에 오늘은 특별히 이번주 내용중 하나였던 VAE - Variational Auto-Encoder를 pytroch를 활용해서 구현하는 글을 작성했습니다 ✅ Week 3 목차 간략한 VAE 소개 pytorch를 활용해 VAE 구현하기 model train ✅ 1. 간략한 VAE 소개하기 이번주 Generative Model 시간에 간단하게 VAE, Variational Auto-Encoder를 알아보았다 [네이버 부스트 캠프 AI Tech] Generative ..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 이번 부스트캠프 과정주의 저의 가장큰 목표는 '경험하지 않은 어려운 길을 가자'입니다 평소 GPU 1대도 구하기 힘들어 파라미터가 큰 모델은 학습을 돌려보지 못했던 저에게 Multi - GPU는 너무나 꿈같은 이야기 처럼 들렸습니다 그럼에도 불구하고 개인 단위가 아니라 회사 단위로 넘어 갔을 때 Multi - GPU에 대한 개념이 잡혀있지 않다면 큰 부족함으로 느껴질 것 같아서 pytorch에서 Multi-GPU를 학습하는 방법에 대해서 조사해보고 정리하였습니다 추가적인 정보나 잘못된 정보가 있다면 댓글 부탁..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 아직 이해도가 많이 부족한 분야입니다🥲😢 따라서 오류가 있으니 발견시 지적 부탁드립니다 그리고 정보를 얻은 링크를 걸어 두었으니 자세한 내용이나 전문적인 견해를 얻고 싶으면 링크를 참조해주시길 바랍니다 ✅ Week 3 목차 What is Generative Model? 생성모델의 과정 Explicit density Exact density - Autoregressive generation Approximate density - VAE Implicit density GAN Diffusion Moels 🔥Refe..

13549번: 숨바꼭질 3 수빈이는 동생과 숨바꼭질을 하고 있다. 수빈이는 현재 점 N(0 ≤ N ≤ 100,000)에 있고, 동생은 점 K(0 ≤ K ≤ 100,000)에 있다. 수빈이는 걷거나 순간이동을 할 수 있다. 만약, 수빈이의 위치가 X일 www.acmicpc.net [문제] [코드] from collections import deque n , k = map(int, input().split()) visited = [0] * 100001 def bfs(): q = deque() q.append(n) while q: now = q.popleft() if now == k: return visited[now] for next_to in [now*2, now-1, now+1]: if 0

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 3 목차 What is transformer Encoder Self Attention Positional Encoding The Residuals Decoder Masking The Residuals The Residuals ✅ Intro 오늘 도비와 함께 배울 딥러닝 내용 한줄 요약 ⬇️ Reference The Illustrated Transformer Discussions: Hacker News (65 points, 4 comments), Reddit r/MachineLearning (29 ..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 3 목차 RNN LSTM GRU ✅ Intro 오늘 도비와 함께 배울 내용 3줄 요약 - RNN ? - LSTM ? - GRU ? ✅1. RNN What is RNN? RNN은 Recurrent Neural Networks로 히든 노드가 방향을 가진 엣지로 연결되어 순환구조를 이루는 신경망이다 여기서 핵심은 순환구조를 이룬다는 것인데 이는 Sequential Data를 다루기 위해서이다 그럼 우선 RNN을 다루기 전에 Squence Data에 대한 이해가 필요하다 🔥Sequential Data S..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 3 목차 CNN Models Computer Vision Applications ✅ Intro 다시 돌아온 도비와 함께 떠난 딥러닝 공부.. 😢 한화팬 아닙니다... 그런방 아닙니다.. 도비는 이미 Image Classification 모델을 학습해봤기 때문에 CNN모델에 대해서 어느정도 알고있다 그러나 도비는 다양한 CNN 모델들을 알고 싶어졌다 그리고 도비가 한번도 경험 하지 못한 Image task 분야가 존재한다는 것을 알게 되었다 오늘의 2편에서는 도비와 함께 다양한 CNN 모델을 자세히..