잡다한 것들/부스트캠프 AI Tech 4기

부스트캠프 3주차 학습 일지 - Deep Learning Basics

사용한 기술 스택들: 10/4 화 학습한 것들: 머신 러닝: 데이터로 인공지능을 학습 딥러닝: neural network를 사용하는 머신러닝 Key components of deep learning: data model loss algorithm 딥러닝의 흐름: 2012 - AlexNet 2013 - DQN (DeepMind의 시초) 2014 - Encoder/Decoder (input을 encoding 해서 원하는 output으로 decode) 2014 - Adam (결과가 잘 나오는 optimizer) 2015 - Generative Adversarial Network 2015 - ResNet(Residual Networks) 2017 - Transformer 2018 - BERT(Bidirectio..

부스트캠프 2주차 학습 일지 - Pytorch Basics

사용한 기술 스택들: 9/26 월 학습한 것들: 예전엔 딥러닝을 하려면 scratch부터 시작해야 했으나 현재는 PyTorch와 TensorFlow라는 main framework 두개만 남았음 PyTorch는 Computational Graph를 사용한다 (실행을 하면서 그래프를 생성한다) - 자동미분, 다양한 함수, multi-GPU 지원 Tensor: 텐서를 표현하는 PyTorch 클래스 - numpy.ndarray와 같음 .ndim = 차원 수 .shape= 텐서의 크기 .from_numpy= ndarray를 Tensor로 변환 .tensor= list에서 Tensor로 변환 .ones_like = 1로 차있는 같은 크기의 Tensor 반환 .numpy = array 반환 .dtype = 타입 반환..

부스트캠프 1주차 학습 일지 - Python & AI Math

사용한 기술 스택들: 9/19 월 학습한 것들: 파이썬의 배경: 크리스마스에 뚝딱 만든 언어, 하지만 만들 때는 몰랐으나 나중에는 전 세계적으로 많이 쓰이는 언어가 되었다 개발 환경: 지금 상황으로 보면 vscode랑 miniconda 조합이 제일 좋은 것 같다. 아무래도 miniconda를 사용하면 패키지 관리도 쉬워지고 파이썬 버전도 다르게 설정할 수 있으니 좋다. vscode의 장점은 Intellicode가 내장이 되어있기 때문에 코딩이 쉬워진다. 게다가 web 버전의 jupyter notebook과 달리 vscode에서 돌리면 디버깅도 쉽게 할 수 있어서 1석 2조이다. 벡터: 차원상의 점 파이썬에서는 list나 np.array로 표현 가능 1차원일 때에는 수직선, 2차원일 때에는 좌표평면, 3차..