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2021.4.6 00:46
안녕하세요
프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다.
AIFFEL 대전 1기 15주차
다시 온라인.
*AIFFEL 대전 1기 15주차 기간=2021.04.05~2021.04.09
1️⃣[Day_66][210405]
🎯풀잎스쿨;수학
3. 행렬과 행렬식
3.1 행렬 연산
- vector sum, scalar multiple
- 행렬의 곱(product)
- 영행렬(zero matrix)
- 전치행렬(Transpose matrix)
- 대각합(trace)
3.2 역행렬
- 역행렬
- 가역행렬(invertible matrix)
3.3 기본 행렬
- 기본행 연산(elementary row operation, ERO)
3.4 선형연립방정식의 해집합, 특수행렬
- 행렬의 가역성과 선형연립방정식의 해 사이의 관계
- 대각선행렬(diagonal matrix), 스칼라행렬(scalar matrix)
- 대칭행렬(symmetric matrix)
3.5 행렬식
- 치환(permutation, 순열)
- 치환(permutation, 순열), 행렬식
- 수반행렬(adjugate, adjunct 또는 classical adjoint matrix)
- 수반행렬을 이용한 가역행렬의 역행렬
4. 일차독립과 기저(basis) 및 차원(Dimension)
4.1 일차독립과 부분공간
- 일차독립(linearly independent)
- 일차종속
- 일차독립(L.I.) 판정법
- 2 Step 부분공간(subspace) 판정법
>> 초반에는 그리 어렵지 않았는데 4단원에서 일차 독립, 일차 종속은 흠...테레스팅?
🎯Going Deeper CV Lecture 1.백본 네트워크 구조 상세 분석
딥러닝 논문 구조
ResNet에 대한 설명
ResNet의 한계를 넘는 DenseNet, SENEt 등 소개
모델 최적화하는 방법 등
딥러닝 논문 읽는 법과 좀 더 깊은 내용에 대한 소개였다.
이전의 Fundamental의 느낌이었다.
하지만 이제 Project가 나오지 않았으니..기다려보자.
📖글쓰기 스터디
Going Deeper을 시작함과 동시에 노드 관련 내용 중 중요하다고 생각하는 내용 위주로 하루에 하나씩 커밋하기 목표를 달성하기 위한 스터디에 참여했다.
노드 전체가 아닌 중요한 부분만 정리하고 스터디원들과 내용을 간단히 공유하고 모르는 부분을 같이 알아가는 이점이 있을 것 같다.
오늘은 일단 '딥러닝 논문 구조 읽기'와 'ResNet'에 관한 내용을 정리했다.
하나하나 쌓이면 뿌듯할 듯
📖알고리즘 스터디
본격 취업을 위한 알고리즘 스터디 진행!
아무래도 취업을 위해서는 코딩 테스트를 준비 안 할수가 없다.
그리고 제일 취약한 부분이기에...
보완할 필요가 있다.
하루에 1시간 딱 하고 쿨하게 빠이(여기서 코딩마스터 문제를 풀었다 키.키)
🏃오늘의 목표
1. GD_Lecture 1. 백본 네크워크 상세분석 Copy
2. GD_Lecture 1. 백본 네크워크 상세분석 Study
3. SLAM 양정연 교수 강의 4강 시청 및 블로그 정리
4. 자율주행 RC카 딥러닝 기법 탐색
5. AIFFEL 일지 작성(블로그)
6. 타바타 30분
7. ResNet 논문 읽기 및 블로그 정리
8. 코딩 테스트 문제 정리
9. 수학 풀잎문제 풀이
2️⃣[Day_67][210406]
오전에는 수학 시간에 다루지 못한 문제 중 모르는 부분이 있어 @양윤정 님에게 큰 도움을 받아 이해&문제풀이 도움을 받았다!
(외쳐 갓윤정)
🎯Going Deeper CV Project 1.Ablation Study
- 직역하면 제거 연구(공부)라고 할 수 있다.
- 의학에서 어떤 조직이나 장기를 제거해 어떤 성능/기능을 하는 지 알아보는 연구라고 한다.
- 인공지능 분야에서는 machine learning system의 building blocks을 제거해서 전체 성능에 미치는 효과에 대한 insight를 얻기 위한 과학적 실험
사실 오후에만 집중하고 노드를 집중했던터라 많이는 보지 못했다.
하지만 내일 오전에도 볼 수 있는 시간이 있으니..!
내일 오전 내에 프로젝트까지 하는 걸로 목표를 잡아보자.
🏃오늘의 목표
GD_Lecture 1. 추가 정리 - Github 올리기GD_Project 1. 핵심 내용 정리SLAM 양정연 교수 강의 5강 블로그 정리(facebook 업로드)AIFFEL 일지 작성(블로그)타바타 30분수학 풀잎문제 블로그 업로드(윤정님께 모르는 문제 문의 후 풀이)논문 스터디 후 블로그 수정(ResNet)
3️⃣[Day_68][210407]
🎯Going Deeper CV Project 1.Ablation Study
어제 오후에 이어서 오전에는 프로젝트 진행ing
조금 시간이 걸릴 것 같다.
🎯풀잎스쿨;Coding Master
저번주 숙제 2개 중 1개는 어렵지 않게 풀었는데 하나는 꽤 어려워서 막혔었는데 다른 분들의 풀이를 보다보니
아이디어를 얻어 해답을 얻을 수 있었다. 다만 런타임 에러가 났던 게 문제...인데
왜 런타임 에러가 났는지 모르는 게 함정. 울고싶다.
<오늘의 주제>
1. 커서를 이용한 연결 리스트
2. 원형 이중 연결 리스트
책을 읽을 때는 개념과 코드가 나름? 이해가 잘 되고 어려움이 없는데 이걸 활용해서 코드 문제를 풀고 응용하라고 한다면...글쎄?
응용과 실전 적용이 제일 부족하다.
어떻게 하면 그걸 채울 수 있을까?
4️⃣[Day_69][210408]
🎯Going Deeper CV Lecture 2. img augmentation
벌써 두 번째 Lecture!
오늘은 이미지 augmentation에 관련된 내용이었는데 엄청 어렵지 않았다.
다만 새로 배운 내용 2가지를 정리하면,
1. tf.image.random_brightness()를 이용해 밝기 조절을 하고 나면 이미지 텐서 값의 범위가 0~255를 초과할 수 있어서 range를 벗어나는 오류가 발생! 이를 해결하기 위해서는 tf.clip_by_value를 이용해 0~255값 사이로 맞춰줘야 한다.
2. 이제까지 텐서플로를 이용해 많이 진행했는데 imgaug라는 라이브러리를 이용한 augmentation을 하는 것을 알게 되었다. 생각보다 어렵지 않게 다양한 aug를 할 수 있었는데, 나중에 대회에 나갈 때 한 번 응용해봐야겠군.
🏢퍼실 및 컨텐츠 팀 모집 간담회
오후 2시~3시에 진행된 퍼실 및 컨텐츠 팀 모집 간담회.
생각보다 많은 교육생분들이 관심을 가지고 있었다. 물론 나도 조금?
퍼실의 장점이라고 하면 공부했던 노드를 활용한다는 점에서 다들 이점이 있다고 생각하는 것 같고,
또한 일도 하면서 공부도 하려는 마음가짐이 있는 것 같다.
아무래도 6개월동안 공부했지만 부족하다고 스스로 느끼는 것 같다.
그 중에서 나는 컨텐츠 팀에 관심이 생겼는데 조금 더 알아보고 결정을 해봐야 겠다. (서울살이..괜찮을까?)
5️⃣[Day_70][210409]
🎯Going Deeper CV Project 2. 이미지 어디까지 우려볼까?
어제 배웠던 이미지 augmentation을 ResNet에 적용해보는 시간!
새로운 기법은 cutmix, mixup에 대해 간단히 그림으로 표현하면
<cutmix> 2개의 이미지 중 하나의 이미지를 잘라 붙이는 기법
<mixup> 2개의 이미지 적정 비율로 섞어 새로운 이미지를 생성하는 기법
*새로운 사실1: cutmix, mixup을 하게 되면 라벨이 onehot-encoding형태로 바뀐다.
*새로운 사실2: 그래서 아무것도 안 한 상태에서도 라벨을 onehot-encoding 형태로 바꿔야 한다.
그리고 오늘은 CV 게더에서 많은 분들과 새로운 개념에 대한 토론을 했는데 하나씩 파고들면 배우는 재미가 있었다.
(물론 하는 동안에는 머리가 아팠지만)
📢15주차를 마무리하며
추웠던 겨울에 시작해서 이제 봄 햇살이 완연한 시기가 되었는데 내 실력의 성장 속도는 조금 부족하다고 느껴진다.
이제 곧 해커톤3를 시작할 텐데 그전까지 진로나 공부 방향에 대해 진중한 고민이 필요하다.
그리고 시간 배분...
요즘 할 것들을 많이 벌여놓은 상태라(사실 그냥 할 게 많은 것 뿐)
<고잉 디퍼 회고>
어렵다고 들었던 고잉 디퍼...
아직은 막~~엄청~~ 어려운 건 아니지만 확실히 스스로 찾아보고 알아보고 생각을 더 많이 하게 하는 노드이다.
친절한 설명도 있지만 결국 제대로 해석해서 이해하고 필요한 요소를 찾아 수정하고 추가해야 한다.
여기서 중요한 것은 '내가 모르는 것을 아는 것'
모르는 것이 어떤 것인지 아는 것만으로도 쉽게 문제를 해결할 수 있는데, 이게 참 어렵다...
그래서 더욱 사람들과의 협업이 중요하다.
오늘도 혼자서 하는 것보다 함께 머리를 맞대고 토론하다보니 시간은 좀 더 걸렸지만 이해는 더 잘 됐다.
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