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. Linux 2. Shell Command 1. Linux Linux의 경우 서버환경의 컴퓨터를 다룰때 많이 만나게 된다 사실상 ML / DL을 한다면 Linux는 필수적으로 알고있어야한다 Linux의 장점은 다음과 같다 1. Free, 오픈 소스 - 역시 공짜가 최고야 2. 안정성, 신뢰성, 유닉스라 안정성과 신뢰성이 좋아 3. 쉘 커맨드, 쉘 스크립트를 활용해서 효율적으로 운영가능 Linux가 거부감이 드는 이유는 대부분 CLI 기반에서 실행되기 때문이다 즉, Terminal 환경에서 ..

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.버전 관리 2. 파이썬 버전관리 + Pyenv 설치 3. 파이썬 프로젝트 버전 관리 + Poetry 1. 버전 관리 우리는 Pytorch 또는 Python과 같은 소프트 웨어 심지어, GUI 프로그램 - LoL 클라이언트 버전등 다룰때도 정체모를 숫자들과 마주친다 가장 익숙한 버전을 예시로 들어보면 '스타크래프트1.1.61'과 같이 프로그램 뒤에 오는 숫자가 버전을 의미한다 그렇다면 버전의 정의는 무엇일까? 버전 Version? : 소프트웨어 제품의 특정 릴리스에 대한 고유한 식별자 즉, ..

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 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..

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..

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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..

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 + ✅일주일 동안 글쓰는 내용이 많아져서 딱딱한 말투와 재미없는 글로 변화하고 있다고 생각했습니다 그래서 학습의 효율성을 올리고 누구나 봐도 이해하기 쉽운 글로 변화를 주고 싶어서 우리의 친구 집요정 도비 를 이번 글 부터 출연시키게 되었습니다 앞으로 함께할 도비와 그의 AI 학습 여정에 기대를 해주세요 :) 🎈도비의 프로필 - 출생 : ?년 6월 28일 - 종 : 집요정 - 키 : 약 91cm - 좋아하는 것 : 양말 - 경력 : - 말포이 가문 집요정 (? - 1993) - 호그와트 집요정 (1994 - ..

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 1 목차 Lambda, map, reduce decorate logging Handling logging configparser, argparser 정규식 numpy shape handling pandas ✅lambda, map, reduce (복습 중요도 : ⭐⭐) ✔️lambda - 함수 이름 없이 - ex) def ~~~, 함수처럼 쓸 수 있는 익명 함수 #일반적으로 함수를 활용해서 뺄셈 기능을 구현한다고 한다면 def minus(x , y): return (x - y) #함수 사용 prin..