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Review/부스트캠프 일지15

210205(금) 부스트캠프 일지 수행내역 1. 퀴즈 풀기, 과제 2개 제출 2. 마스터클래스 2pm~3pm 3. 피어세션 3pm~5pm 4. GAN 강의 수강 5. ps 문제 1개 풀기 배운점 1. 지금까지 수업 내용 중 꼭 알아야 하는 개념들에 대해 생각해봤다. 강의/과제/퀴즈 -언어/프레임워크: python, numpy, pandas, 시각화도구, pytorch -수학/통계: 벡터, 행렬, 경사하강법, 딥러닝 학습방법, 확률, 통계, 베이즈통계, optimization -모델링: MLP, CNN, AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet, DenseNet, RNN, LSTM, GRU, Transformer, GAN 피어세션 -회의록에 나왔던 질문들 정리 필요 마스터클래스/밋업 -OT, 마스터클래스1, 2, 3,.. 2021. 2. 5.
210204(목) 부스트캠프 일지 수행내역 1. 피어세션 2pm~5pm 2. 밋업 6pm~6:30pm 3. PS 공부 배운점 1. 오늘은 ps를 주로 했다. 수식최대화 문제 풀이 sohyunwriter/algorithm 코딩테스트 준비 및 Problem Solving everyday. Contribute to sohyunwriter/algorithm development by creating an account on GitHub. github.com 2. 그간 질문들 정리 sohyunwriter.tistory.com/62 CS & AI 기술 면접 질문들과 답변들 (20.02.04 updated) 기술면접 질문들과 답변들 *링크 클릭하면 답 정리(keyword version, ~습니다체 모두)되어 있음 1) 신입공채 기술면접 방식 -CS .. 2021. 2. 4.
210203(수) 부스트캠프 일지 수행내역 1. 피어세션 2pm~5:20pm 2. cnn quiz 문제풀이 3. cnn 과제 제출 배운점 1. bayesian rule 관련 문제 풀이를 하면서, 독립인 경우와 독립이 아닌 경우에 대해 생각하게 됐다. 2. mlp, cnn에 대해 pytorch로 모델을 미리 만들어놔야겠다고 느꼈다. 3. 대량의 문서에 대해 단어를 search할 때 효과적인 방법에 대해 공부하고 관련 정리를 했다. 2021. 2. 4.
210202(화) 부스트캠프 일지 - 베이지안 통계, optimization 결과 시각화 수행내역 1. 피어세션 2pm~4pm ok 2. 피어세션 질문과제 답변 ok 3. 베이지안 통계 퀴즈 풀기 ok 4. optimization 강의 수강 및 과제 제출 ok 배운점 1. 베이지안 통계에 대해 여러 방법으로 생각하게 됐다. 1) precision, recall과 연관지어 보기 2) 사후확률 갱신과 연관지어 보기 2. pytorch로 optimizer마다 얼마나 성능 차이가 나는지 테스트해봤다. 그리고 해당 결과를 시각화하는 좋은 방법을 알게 됐는데 정리해뒀다가 유용하게 써먹어야겠다. 2021. 2. 2.
210201(월) 부스트캠프 일지 - 통계학, pytorch, mlp pytorch 수행내역 1. 피어세션 참여 2pm~3:50pm 2. 베이즈 통계학 강의 수강 3. pytorch 기본 강의 및 MLP 강의 수강 4. MLP 과제 수행 및 제출 colab.research.google.com/drive/1GDiKmm_xZg5K0sDgH7vX0m7ifNyIdx0u#scrollTo=U4mWpPXouPCR 배운점 1. mlp pytorch 과제를 하면서 pytorch 실습과 md 작성법을 배웠다. -Dataset -Data Iterator -Define MLP model -Check -Train -Test 이러한 순서로 작성하면 좋은 것 같다. 2. 피어세션 때 통계학 개념들에 대해 정리했다. -MLE -MAP (아직 이해 못함) -전통적통계학 VS 머신러닝 -KL과 loss function.. 2021. 2. 1.
210129(금) 부스트캠프 일지 수행내역 1. day 10 강의 수강 ok 2. day 9 퀴즈 풀기&피드백 ok 3. day 10 퀴즈 문기&피드백 ok 4. 피어세션 참여 배운점 1. KL에 대해 정리했다. *distance가 되기 위한 조건 -identity of indiscernibles -symmetry -triangle inequality 이 세 가지 조건을 만족해야 distance가 된다. 하지만 KL의 경우 symmetry 하지 않으므로 distance 개념이 아니고, 따라서 KL(P || Q)의 값과 KL(Q || P)의 값은 다르다. 2. 무어펜로즈 역행렬에 대해 헷갈린 부분들에 대해 정리했다. n 2021. 1. 29.
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