boostcamp29 [Boostcamp]Week4-Day15. P stage start :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. [P]이미지 분류 - chap1. Competition with AI stages! 1-2. [P]이미지 분류 - chap2. Image classification & EDA 2. 실습 3. 피어세션 정리 4. 데일리 회고 * P stage 는 3주간 배운 이론을 실제로 사용해보는 시간입니다. 📜 강의 정리 [P stage] Chapter1. Competition with AI stages! 🌈대회 시작 전 중요한 포인트를 살펴보자 1. Overview : Kaggle, Dacon 등의 여러 competition 플랫폼이 존재하는데, 문제에서 가장 먼저 봐야할 것은 방향성이다. 어떤 문제인지 정확하게 파악한 후에 적절한 해결방안을 도출할 수 있다. 2. Description .. 2021. 8. 23. [Boostcamp]Week3-Day14. Pytorch 활용 - Multi GPU, Hyperparameter tuning :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. Pytorch - chap8. Multi GPU 1-2. Pytorch - chap9. Hyperparameter tuning 1-3. Pytorch - chap10. Pytorch Troubleshooting 2. 피어세션 정리 3. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 PyTorch 강의를 맡아주신 최성철 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. [Pytorch] Chapter8. Multi GPU 학습시킬 데이터 양이 방대해지면서 한 대의 컴퓨터(node), 한 개의 GPU만으로는 부족하다 다중 GPU에 학습을 분산시키는 방법은 모델을 나누는 방법(Model Parallel)과 데이터를 나누는 방법(Data Parallel)이 있다. 1. Model Parallel Ale.. 2021. 8. 20. [Boostcamp]Week3-Day13. Pytorch 모델 불러오기 :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. PyTorch - chap6. 모델 불러오기 1-2. PyTorch - chap7. Monitoring Tools for PyTorch 2. 피어세션 정리 3. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 PyTorch 강의를 맡아주신 최성철 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. [PyTorch] Chapter6. 모델 불러오기 🌈 모델 저장 방법과 저장한 모델 불러오는 방법을 알 수 있다. 주로 CV는 CNN, NLP는 BERT 기본 모델을 불러와서 학습을 진행한다. 학습한 결과를 남에게 공유하고 싶다면 내 모델을 저장해야 한다. 1. 모델 저장 & 불러오기 model.save() : 모델 형태(architecture)와 파라미터를 저장 model.state_dict() : 모델.. 2021. 8. 19. [Boostcamp]Week3-Day12. Pytorch 구조 학습 :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. PyTorch - chap4. Autograd & Optimizer 1-2. PyTorch - chap5. Dataset & Dataloader 2. 과제 - Custom Dataset 3. 피어세션 정리 4. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 PyTorch 강의를 맡아주신 최성철 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. [PyTorch] Chapter4. AutoGrad & Optimizer 🌈 Process 흐름과 세부 구성에 대해 알아보자. 1. 네트워크는 수많은 반복의 연속이다. block으로 많이 비유되는 Layer 층이 반복된다. 2. 반복이 되는 Layer들은 torch.nn.Module로 구현할 수 있다. nn.Module은 기본적으로 Input, Output.. 2021. 8. 18. [Boostcamp] week3-Day11. Pytorch 기본 :: seoftware 목차 1. 강의정리 2. 과제 - Custom model 제작 3. 피어세션 정리 4. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 PyTorch 강의를 맡아주신 최성철 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. 1. Tensor는 numpy와 사용법이 거의 동일하다! 2. reshape 보다는 view를 쓰자. 둘 다 shape을 변경하는 기능을 제공하지만, reshape은 가리키는 tensor의 shape을 변경하고, view는 새로운 tensor로 카피해서 shape을 변경한다. 3. squeeze, unsqueeze : squeeze는 tensor 내부의 크기가 1인 괄호를 없애준다. unsqueeze는 반대로 괄호를 하나 더 씌워주므로 dim을 써야한다. 4. dot, mm, matmul 차이 : dot은.. 2021. 8. 17. [Boostcamp] Week2 - Day6. Neural network :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. DL Basic - chap1. 딥러닝 기본 용어 설명 - Historical Review 1-2. DL Basic - chap2. 뉴럴 네트워크 - MLP(Multi-Layer Perceptron) 1-3. (과제) MLP Assignment - MNIST 2. 피어세션 정리 3. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 DL_Basic 강의를 맡아주신 최성준 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. [DL Basic] Chapter1. 딥러닝 기본 용어 설명 - Historical Review What make you a good deep learner? Implementation Skills - TF, PyTorch Math Skills - Linear Algebra, Pro.. 2021. 8. 9. [Boostcamp] Week1 - Day5. 하루 정리 :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. AI Math - chap8. 베이즈 통계학 맛보기 2. 피어세션 정리 3. 데일리 회고 📜 강의 정리 [AI Math] Chapter8. 베이즈 통계학 맛보기 조건부확률 P(A|B) : 사건 B가 일어난 확률에서 사건 A가 발생할 확률 베이즈 정리 용어 정리 D : 관찰하는 데이터 / θ : 모수(계산하고자 하는 파라미터) / 사후확률은 데이터 관찰 후에 측정한 확률이고, 사전확률은 데이터가 주어지지 않은 상황에서 사전에 주어진 확률 / likelihood : 현재 데이터에서 어떤 모수가 관찰될 확률 / evidence : 데이터 자체의 분포 예제 : COVID-19의 발병률이 10%. COVID-19에 실제로 걸렸을 때 검진될 확률 99%. 실제로 걸리지 않았을 때 오검진.. 2021. 8. 6. [Boostcamp] Week1 - Day4. 하루 정리 :: seoftware 목차 1. 강의 정리 1-1. AI Math - chap9. CNN 첫걸음 1-2. AI Math - chap10. RNN 첫걸음 2. 과제 2-1. Backpropagation 3. 피어세션 정리 4. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 AI_Math 강의를 맡아주신 임성빈 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. [AI Math] Chapter9. CNN 첫걸음 Convolution 연산 이해하기 지금까지 배운 다층신경망(MLP)은 각 뉴런들이 선형모델과 활성함수로 모두 연결된(fully connceted) 구조 Convolution 연산은 이와 달리 커널(kernel)을 입력벡터 상에서 움직여가면서 선형모델과 합성함수 적용 정리하면, i 번째 위치의 가중치 행렬(W(i))이 따로 존재하지 않고 공통.. 2021. 8. 5. [Boostcamp] Week1 - Day3. 하루정리 :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. AI Math - chap7. 통계학 맛보기 1-2. AI Math - chap8. 베이즈 통계학 맛보기 2. 과제 2-1. GradientDescent 3. 피어세션 (+피어세션이 피었습니다) 정리 4. 데일리 회고 📜 강의 정리 [AI Math] Chapter7. 통계학 맛보기 통계적 모델링은 적절한 가장 위에서 확률분포를 추정하는 것이 목표인데, 유한한 개수의 데이터만 관찰해서 모집단의 분포를 정확하게 알아내는 것은 불가능하므로 근사적으로 확률분포를 추정할 수 밖에 없다. 예측모형의 목적은 분포를 정확하게 맞추는 것보다는 데이터와 추정 방법의 불확실성을 고려해서 위험을 최소화 모수 정의 : 특정 모집단 특성(예: 평균)에 대한 정보를 확인하려는 경우, 일반적으로 전체 모.. 2021. 8. 5. 이전 1 2 3 4 다음
