도비의 기술부채 인력소

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 8 1. Docker ? 2. Docker 실습해보기 참고 : 설마 또 지나치는 거 아니지? 궁금해하던 도커인데? 진짜 쉽게 설명했어.. 이번엔 진짜 확실히 알고가자!!!! velog.io 1. Docker? 사실 처음 도커를 접했을 때 이해가 되지 않았다 약간 `그들만 사는 세상`의 느낌이 이라기 보다는 `이해될 것 같은 데 먼가 이해가 안가는`? 애매한 포지션의 이해였다 그러던 중 부스트캠프트의 Docker 수업을 듣고 조금 더 찾아보면서 이해를 하기 시작했다 어쩌면 이해를 하기 싫었던 것이..

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 5 What is 3D? 3D Data represent 3D Data sets 3D tasks 3D recognition 3D obejct detection 3D Segmentation Conditional 3D generation 1. What is 3D? 우리가 생활하고 살아가는 공간은 3D로 구성되어 있다 따라서 이 3D를 모델에 학습시키고 데이터적으로 표현할 수 있다면 더 많은 것을 딥러닝으로 구현할 수 있을 것이다 실제로 우리가 3D 세상을 어떻게 인식할까? 사실 우리가 인식하고 있는 ..

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..

✅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 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..

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✅2주차 회고 2주차는 강의가 비교적 여유로웠고 과제 내용도 해봤던 내용들이라서 그렇게 어렵지 않아서 편안한 한 주였다 -2주차 아쉬운 점- 아직도 아침형 인간이 아니었기 때문에 컨디션 관리가 힘들었다. 처음 보는 pytorch 기능들이 몇몇 있어 (특히 gather) Doc를 읽고 문제를 푸는데 조금 어려웠다. VGG논문리뷰에 대한 개인적인 준비가 부족했다. 진도 이외에 추가적인 공부가 부족했다. -2주차 좋았던 점- 하루에 배운 내용을 바로바로 정리해서 그날 공부 내용이 머릿속에서 정리가 되었다. 하루 1백준을 다시 시작하면서 코딩에 대한 이해를 올렸다. ✅3주차 목표 Week 3에서는 이러한 교훈을 기반 삼아 아래의 목표를 설정하려고 한다 실행 여부는 다음주 이 시간에 회고하면서 확인할 것이다 하루..

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 2 목차 Manage OOM Mult-GPU Hyper parameter tune *주의 : 이번 내용은 실습적인 코드보다는 이론적인 설명을 중심으로 전개하였습니다. 실습코드와 상세한 기술까지 작성하면 글의 분량이 길어질 것 같아서 해당 부분에 포함되는 실습 내용은 각각 추가 내용정리에 추후에 *강조* 정리하겠습니다 ✅ Intro 다시 돌아온 도비 다시 도비가 돌아왔습니다 그동안 도비는 다양한 모델을 돌려보고 pytorch에 대한 이해도를 얻었습니다 그러던 중 도비는 다양한 에러들을 맞이 했습니다..