개발자노트/네이버 부스트캠프 AI
-
[TIL] pytorch Basic (2)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 11. 29. 00:34
Linear transformation torch.nn.Linear 선형변환 nn.Module + 기능 ⇒ basic building block + nn.Module(basic building block) ⇒ 딥러닝 모델 + nn.Module(딥러닝 모델) ⇒ 더 큰 딥러닝 모델 nn.Module은 상자와 같다. import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.layer1 = nn.Linear(10, 5) self.layer2 = nn.Linear(5, 1) def forward(self, x): x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) r..
-
[TIL] pytorch Basic (1)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 11. 27. 22:10
🔑Keyword custom model custom dataset, dataLoader 모델 학습, 최적화 hyperparameter tuning 다중 GPU 활용 computational graph define and run 그래프를 먼저 정의하고 실행시점에 데이터 feed = tensorflow define by run 실행을 하면서 그래프를 생성 = pytorch 파이토치의 특징 numpy구조를 가지는 tensor 객체로 array 표현 자동미분을 지원하여 DL 연산 다양한 형태의 DL을 지원하는 함수와 모델 지원 tensor 다차원 arrays를 표현하는 pytorch 클래스 np의 ndarray와 동일, tensorflow의 tensor와 동일 함수도 거의 동일 import torch x_dat..
-
[네부캠 AI tech] 3주차 주간회고 (11/20~11/24)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 11. 24. 19:30
💗한 주의 평가 이번주의 목표는 학습완성도 80% 이상이었다. 실제 완성도가 80%인지 확신이 들지 않는다. 스스로에 대한 평가가 어려운 것 같다. 메타인지를 더 키워야겠다. 강의가 많았던 1주차와 과제가 많았던 2주차와 비교하면 비교적 여유(?)로운 3주차였다. 그러나 딥러닝의 basic 개념들이 주로 나온만큼 복습을 해서 꼭 이번주 내용을 잘 익혀야겠다. 적응이 되어서인지 조금은 여유가 생긴 3주차였다. 마스터 강사님도 그렇고, 조교님, 멘토님, 운영진 분들, 같은 팀원들과 새롭게 인사 나눈 팀원들까지 정말 많은 사람들과 함께 하고 배울 수 있음에 감사했다. 📖주간 학습 내용 1. Deep Learning basic 2. Data Visualization 논문 리뷰 1) stable diffusion..
-
[네부캠 AI tech] 2주차 주간회고 (11/13~11/17)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 11. 17. 18:48
💗한 주의 총 평 좋은 리소스들이 넘쳐나는데 이것을 잘 활용하자. 여러 세션들에서 마스터님, 멘토님들께서 정말 마음에 와닿고 지금 나에게 너무나 필요한 말들을 해주셨다. 강의와 공부도 중요하지만 정말 인생에서 중요한 이야기들을 잘 생각하면서 살아야겠다. 벌써 2주차가 지나다니 시간이 너무나 빠르다. 정말 도와주시려는 분들이 많다. 너무 감사하다. 복 받은 것 같다. 열심히 해야겠다. ✨인사이트 - 익숙하지 않은 일에도 계속 도전하기. - 메타인지로 나의 상태를 객관적으로 보기. - 특정 경험을 통해 내가 얻은게 무엇인지 회고하기. - 회고를 통해 방향성 잡기. - 인생에 정답은 없다. - 몰라도 괜찮다는 마음으로 편하게 공부하기. - 이해에 너무 집착하지 않기. - 사용법을 이해하고 외우기보다는 어떤 상..
-
[네부캠 AI tech] 1주차 주간회고 (11/06~11/10)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 11. 10. 15:44
✨일별 회고 월 OT가 진행되었다. 같은 팀원들과 아이스브레이킹하고 그라운드룰을 정했다. 강의가 많아서 시간 배분이 관건이란 생각이 들었다. 팀원들과 함께 매일 점검하며 학습하기로 했다! 화 파이썬 자료구조, pandas 공부 2023.11.07 - [Programming/Debug] - [디버깅]Jupyter notebook 실행 했는데 no module 에러 뜨는 상황 해결 2023.11.10 - [개발자노트/네이버 부스트캠프 AI] - [Pandas] 🐼판다스 기초 공부 [Pandas] 🐼판다스 기초 공부 Pandas는 판다와는 관련없고, Panel data 라는 뜻을 가지고 있다. (머신러닝 라이브러리들이 동물이름을 주로 사용하는데 판다스도 참 귀여운 이름같다.) Pandas - 구조화 된 데이터..
-
[Pandas] 🐼판다스 기초 공부개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 11. 10. 15:29
Pandas는 판다와는 관련없고, Panel data 라는 뜻을 가지고 있다. (머신러닝 라이브러리들이 동물이름을 주로 사용하는데 판다스도 참 귀여운 이름같다.) Pandas - 구조화 된 데이터의 처리를 지원하는 Python 라이브러리 - 데이터 처리, 통계 분석에 사용 - 테이블 용 데이터에 최적화 ✏용어 attribute = field = feature = column instance, tuple, row feature vector 기본 사용법 import pandas as pd df = pd.read_csv('url') perch_full = df.to_numpy() print(perch_full) csv 파일 → pd.read_csv() → to_numpy() Pandas의 구성 series c..
-
[AI 프리코스] 07 Numpy 정리개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 10. 25. 23:00
다항식을 행렬 형태로 표현할 수 있음. → 리스트로만 표현하기에는 비효율적인 부분이 있음. numpy : numerical python =고성능 과학 계산용 패키지 특징 list에 비해 빠르고, 메모리 효율적 반복문 없이 데이터 배열 처리 지원 선형대수 관련된 다양한 기능 제공 C, C++ 언어와 통합 가능 ndarray ex_array = np.array([1,2,3], float) # dtype 리스트는 주소값을 저장함. 넘파이 array는 차례대로 데이터를 저장함. shape : dimension 반환 dtype : 데이터 타입 반환 (괄호 안 씀!) ndim : dimension의 rank size : 데이터 갯수 Handling shape reshape (2,4) → (8,) np.array(e..
-
네이버 부스트캠프 AI Tech 6기 추가합격!개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 10. 21. 21:41
발표 당일, 불합격 메일을 보고 이미 예상했어서인지 조금의 씁쓸함과 아쉬움이 들었다. 다시 취업 준비 해야겠구나 하며 체념했다. 추가합격도 있지만 11월에나 발표가 날듯해서 정말 빨리 잊고 다른 미뤘던 일들을 하려고 했다. 다음날, 잠을 잘못자서인지 목에 담이왔다. 토비 산책시키고 발 씻고 털을 닦아주는데 눈물이 갑자기 후두둑 났다. 나도 모르게 저절로 눈물이 났고 눈물이 나고서야 내가 슬프다는 것을 인지했다. 한의원에 가서 침을 맞으면서 누워있는데 눈물이 주륵 흘렀다. 정말 짜내는 눈물이 아니라 자동으로 샘솟아나는 눈물이었다. 한의원 진료가 끝난 후 카페에 갔다. 이대로 누워만 있을 수는 없었다. 공부를 하고, 면접을 준비하고, 다이어리에 다짐을 적었다. 100번의 실패를 하자. 계속 도전하자. 첫번째..
-
네이버 부스트캠프 AI tech 6기 1,2차 코딩테스트 회고개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 10. 10. 22:09
9월초부터 오늘 10월 10일까지 약 2달간의 대장정이 마무리 되었다. 사실 아직 부스트캠프 과정은 시작도 하지 않았다. 합격을 위한 공부 과정에서도 많은 것들을 배웠다. 이런식으로 코딩테스트와 프리코스 강의의 진행률을 정리했다. 하나씩 색을 채워나가는게 참 재밌고 뿌듯했다. 1차 역량테스트를 준비하며 들었던 프리코스는 정말 많은 도움이 되었다. 인공지능 이론 강의를 몇번 들었었지만 이해 안되던 고질적인 부분이 프리코스 강의에서 쉽게 설명을 해주셔서 이해되는 놀라운 경험을 했다. 통계부분이 너무 어려웠다.. 2차 코딩테스트를 위해, 한달정도 코딩테스트 스터디를 만들어서 직접 운영까지 했다. 거창한 스터디는 아니었으나, 서로 동기부여가 되었어서 정말 좋은 경험이었다. 함께 스터디하신 분들과 모두 합격했으면..