피어세션기록(01.20)

어제 강의 및 과제 관련

현우님 꿀팁 감사!
- python shell이면 name이 “main”
Baseball 아직 미완
- pull request에 안떠서…
- out of index 에러
  - test.py 예외처리가 잘 안되어있었음…
- Assertion Error : ‘1’ not found in “STRIKES: 0, BALLS: 0”
Github Action
- 테스팅 툴로 사용하기도!
test 디버깅하는 방법 공유
1. mock이 없어서 직접 다 넣어보셨음
  - 가상환경(venv) 만들어서 설치 후 사용해보면 됩니다
2. unittest에 print 못쓰므로 assert문 사용해서 찍어냈었음
3. VSC로 디버깅하는 방법

오늘 강의 관련

map, reduce함수
- 쓰지 말라는데 다 쓴다 진짜
- 자바스크립트에서도 많이 사용하던데… 이론적으로 이해하는건 어렵지 않았는데 가독성이 안좋다.
- 나중에 나오면 읽을 수 있을 정도로는 눈에 익혀놔야 할듯.
collections 함수
- 알고리즘에서 많이 사용하는 것들
- 개발과 어디가 다른건지…
- 경험상 list와 matrix, str 함수들 사용 빈도가 높았다.
타 언어에서 기존에 사용했던 함수들이 있었음
- enumerate 같은 함수들(in C#, java)
- C, JAVA(JVM), JAVA - [JNI] - C --> 계속 하다보면 그게 그거…
- 시간복잡도 고려
- R -> python(주), C
  - C에서 python으로 오면 답답한것도 있다
  - 똑같은 로직이 시간복잡도가 걸림

정보 공유

GNN
- 사용되는 분야가 생각보다 익숙하게 많다.
- GNN도 자연어 처리 등으로 갈 수 있음. 노드간의 관계로 설명할 수 있음.
  - 말과 사람 사진에서 연관관계.
도메인과 신경망종류(CNN,GNN 등)는 다르다.
- 특정 도메인에 어떤 신경망 종류가 더 효과적인 경우는 있어도 못하는건 아님.
- 기존에는 이미지만 하다가 GAN를 사용해서 자연어처리, 음성처리하는 경우도 있다.
- 도메인 ~~ 기능,서비스 / 신경망종류 ~~ 기법
ML/DL의 차이
- Deep -> 레이어가 deep하다(깊다)
  - 그래서 layer가 적은 경우 shallow learning이라고 한다.(ML 안에)
  - MLP multi layer perceptron --> ML의 일부분.
개발 기술 블로그 뉴스레터
- 데일리 기술 블로그
- awesome-devlog
tensorflow vs pytorch(요새 우세)
- pytorch가 더 pythonic
- tensorflow는 원래는 굳이 python용은 아니었던듯?
  - javascript로도 있음.
  - teachable machine이 tensorflow.js로 만들어졌다고 들었음.
    - 구글드라이브에 있는 사진으로 그냥 웹에서 모델을 트레이닝 시킬 수 있음.
    - training 이후 Export Model 가능
    - 가중치만 나오는게 아니라 텐서플로우 케라스 코드를 아예 따로 내보내줌!
model 설계가 어느 직무의 영역?
- 이미지 처리같은 경우는 몇번째 pixel이냐가 feature이니까 엔지니어도 가능하다.
- 굳이 데이터사이언티스트 영역까지 갈 필요 없음.
- 연구자들이 CNN이나 GNN같은 큰 틀(신경망 모양, 기법)들을 짜면 ML 엔지니어가 모델을 적용시키는것.
- data scientists는 현업에서도 한 회사에 많이 필요하지 않으니까 수요가 적다.
github blog 마크다운에 수식 넣고 싶은사람!
- latex나 katex 관련 플러그인 찾아볼것

기록할 것

조교님 영어 발음이 좋다…ㅎㅎ
슬랙 채널에 피어세션 내용 캡쳐하여 올리기
조교님께 여쭤보고싶은것
- 슬랙에 올려놓는것도 좋은것 같습니다!
슬랙에 extension 추가할 것 있으면 말해주세요!
슬랙 free로 변경될 예정이긴 해서 아카이빙해주세요!