Boostcamp AI Tech 7th

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너무나도 늦은 회고록이지만 뒤늦게라도 Boostcamp STS 프로젝트를 회고하려 합니다. 최종 성적- Public 2위 : 0.9378- Private 3위 : 0.9417 프로젝트 시작 전인생에서의 첫 캐글형식의 순위형 프로젝트였다. 리더보드형 프로젝트를 함에 앞서 의욕도 많이 앞섰고, 잘 하고 싶은 마음이 가득했었다. 높은 순위를 프로젝트하면서 한번은 가지고 싶었고 추후 팀을 자유롭게 꾸릴때 높은 성적은 도움이 될 것이라고 생각했다. 프로젝트 진행3주간 진행된 프로젝트에서 추석이라는 기간이 포함되어있었고 실질적으로는 약 2주 정도의 기간동안 프로젝트를 집중할 수 있었다.이 글을 찾아서 들어오시는 분들은 부스트캠프 사람들로 예상이 되기에 프로젝트의 소개는 넘어가도록 하겠습니다. 위 그림은 프..

아주 살짝 늦었지만, 네이버 부스트캠프 AI Tech 7기 합격 후기를 남기려고 합니다. 네이버 부스트캠프는 워낙 유명한 부트캠프 중 하나라 전공생이라면 한번 쯤 들어보고싶은 교육 중 하나이다.작년에 웹모바일을 지원했는데 코테가 어렵기도했고 2차 코테에서 떨어진 기억이 있었다.찾아보니 이런 메일을 발견워낙 경쟁률이 빡세다는 것도 알고 있고, 떨어져도 더 열심히 공부해서 붙으면 된다는 생각으로 지원했다.(1년전 23년에는 알고리즘 더 꾸준히 공부해야지 이런 마음이 있었지만, 이 이후로는 사실 알고리즘을 꾸준히 하지는 못했다)이번 기수에도 웹모바일을 쓸까 고민을 했는데, 졸업프로젝트를 인공지능 CV파트를 하기도 했어서 인공지능 쪽이 재밌어보이기도하고,흥미가 생겨서 AI Tech를 지원했다. 사실 가산점을 주..

1. Introduction to PyTorch Pytorch : Dynamic Computation GraphTensorFlow: Define and Runcf) Define and Run: 그래프를 먼저 정의 -> 실행시점에 데이터 feedcf) Define by Run: 실행을 하면서 그래프를 생성하는 방식 Define by Run의 장점: 즉시 확인 가능, pythonic codeGPU support, Good API and Community, 사용하기 편함, TensorFlow는 production 과 scalability의 장점이 있다.PyTorch의 장점 (Numpy, AutoGrad, Function)numpy구조를 가지는 Tensor 객체로 array 표현, 자동미분 지원 DL연산 지원,..

5. CNN 첫걸음 Convoultion 연산  6. RNN 첫걸음 시퀀스 데이터: 소리, 문자열, 주가 등의 데이터를 시퀀스 데이터로 분류시퀀스 데이터는 독립동등분포 가정을 잘 위배하기 때문에 순서를 바꾸거나 과거정보에 손실이 발생하면 데이터의 확률분포도 바뀌게 된다. 이전 시퀀스의 정보를 가지고 앞으로 발생할 데이터의 확률분포를 다루기 위해 조건부 확률을 이용할 수 있다. 위 조건부 확률은 과거의 모든 정보를 사용하지만 시퀀스 데이터를 분석할 때 모든 과거 정보들이 필요한 것은 아니다.고정된 길이 타우 만큼의 시퀀스를 사용하는 경우 -> 자기회귀모델 이전 직전 정보, 잠재변수 -> 고정된 길이의 모델을 사용 그렇지만 과거의 잠재변수를 어떻게 ?-> 순환신경망 RNN RNN (Recurrent Neur..