피어세션기록(2주차, 01.25 월)

오늘 강의 / 과제 / 퀴즈 리뷰

• numpy 강의가 너무 오래 걸렸음

  • 함수 정리하는거만 해도 정신이 없다
  • T(Transpose)가 어떤 의미인지 몰라서 해멨다
    • 뒤에 나와있었음.
  • numpy 수업은 이거밖에 없는듯
    • 과제나 numpy 퀴즈가 없는데 어떻게 익숙해지지?
    • pandas로 하실 생각인가?
    • pytorch 사용법이 numpy와 거의 비슷하던데

• AI math 강의

  • 행렬 내적은 numpy 내적과 다르다…?

• (준배님)isfinite():

  • 어떤 상황에 사용하는 건지?
  • (현우님) 강화학습할때, 자이로 센서 사용한다고 들은 적있음
    • 그 때 특정 값으로 수렴하지 않고 자이로센서가 흔들려서 발산하는 경우가 있음
    • 그걸 잡으려고 그런듯?
    • (현우님,지원님)경사하강법 할때 learning rate를 올리면 발산이 되는 경우가 있다고 들었습니다. 그거랑 관련있는 경우가 아닌가 싶습니다.

• (현우님)[질문] 발산 개념 질문:

  • 발산이 무한대로 가는것만 이야기 하는게 아니라 수렴하지 않는 경우는 모두 발산인가요?
  • (지원님) : numpy inf docs
  • (성익님)isfinite()를 사용해서 발산값을 잡고, 해당 인덱스에 대해서 반올림등 하여 변환할 수 있나요?

• (지원님) 강의는 다 들으셨음:

  • 빠르게 듣기 위해서 그냥 훑고 넘기셨고, 퀴즈까지 다 푸셨음
  • 수학문제이긴 한데 jupyter로 확인하면서 하니까 할만했습니다
  • (지원님,준배님)점수가 있긴 한데 점수가 중요하지는 않은것같다. 그냥 학습자체에 의미를 가지면 될 것 같다.

• (준호님) 1시간정도 numpy 설치때문에 문제가 생겼음:

  • M1 맥북에서 conda 설치시 arm64를 사용해서, python 3.9만 사용함
  • 버젼 문제가 있는듯?
  • (지원님) Rosetta 사용 (인텔맥 - M1 맥 호환용 프로그램)
  • eye 처음 보긴했음(기존에는 I만 사용하는 줄 알았음)

• (상진님) Numpy까지 다 들으셨음

  • Numpy를 이미지 처리할 때 잠깐 썼었는데, 그때는 마구잡이로 사용했었음
  • 새로운 함수가 많았어서 신기했음
  • newaxis가 덜 익숙해서 좀 이해하기 어려웠음
  • 이미지 처리할때 많이 쓰지 않는지?
    • (준배님) CNN할 때 필터용으로도 많이 쓰이고, RGB값을 세 채널로 만들어서 평균한 게 흑백이었던 것 같음. 경계선 잡는 필터로도…
    • (준배님) CNN 기초적인 edge 판별 과정 설명
    • (준호님) CNN 과정에서 필터 처리 레퍼런스 소개

• (성익님) OpenCV

  • openCV가 프레임워크인지?
  • (현우님) 이미지 추출, 저장하는 라이브러리(포토샵같은)
  • (준호님) 기존에 있던 컴퓨터 비전용 라이브러리인데 딥러닝에 연관되어서 사용되는 경우가 많은것
    • 이미지데이터에 관심있어서 OpenCV용 강의를 들어본 적이 있다.

• (성익님) List는 메모리 주소를 연결하는 형태기 때문에 굉장히 큰 행렬을 표현하는것이 다소 어렵다?

  • [질문] 왜 굳이 큰 행렬을 표현하는것이 다소 어려운지 모르겠다. 그냥 메모리 주소를 잡으면 되는거 아닌가?
  • (현우님,준배님) 주소 연관해서 연산속도 문제인거같음.
  • (준호님) M1 맥에서 그런것처럼, 값 접근 시에 한번만 접근하면 연산 속도 차이가 있다.
    • RAM과 CPU 사이에도 버스가 있는데, 그 과정을 생략한다고 들었다.
    • C에 비해서 python은 주소가 하나씩 더 들어가니까 대량 행렬을 잡기 어렵지 않나?
  • (지원님) 어차피 대량의 정보를 처리하는데는 C가 더 빠르니까…

주말에 했던 일

• (상진님) 모두를 위한 딥러닝(김성훈 교수님) 듣고 오셨음

  • 다 듣지는 못했는데 되게 편하게 설명해주셔서 좋았음

• (성익님) 모두를 위한 딥러닝(김성훈 교수님) 듣고 왔음

  • Andrew Ng 강의 비교해서 중요한 점만 집어주셔서 편했음

• (현우님) 모두를 위한 딥러닝

  • (RNN) 파트가 점점 개념과 텍스트처리가 어려워졌음
  • 자연어처리가 걱정이 됩니다.
  • 공식이 이해가 잘 안된다.
  • (준배님) 언어적 맥락과 공식을 이해하고 모델 만드는게 어려웠다

• (지원님) 자연어 책을 빌리셨음

  • 자연어 처리 바이블
  • 추천받아서 빌려옴.
  • 대부분의 자연어처리 책은 딥러닝에 집중되어있는데, 이건 자연어 문법부터 시작해서 세세하게 짚어줘서 좋은것같다.

정보 공유

• (현우님) 수식 visualize 해주는 유튜브 채널 공유

  • 3Blue1Brown
  • 한글번역된 컨텐츠도 있음

• (현우님) 이미지 인식에 관해 어려웠던 경험

  • (상진님) AR 파트에서 이미지 인식이 어려웠던 경험
    • 애플에서 최근에 더 발전된 AR 기술을 내놨었음(영상처리 기술이 진보되어서 배경인식이 잘됨)

• 최성철 교수님 플젝이 상진님이 하셨던 부분이랑 비슷한 것같다.

  • 조선소 AR 가상현실 강화학습.

• Full Stack DeepLearning

  • 프론트부터 데이터서빙까지 다 할수있어서 신기한거같다
  • (현우님) 스타트업 가면 경험할 수 있을거같은데, 큰 기업은 힘들거같다

기록할 것

• 공부해보고싶은 도메인

  • 이미지 처리
    • 준호님, 상진님, 준배님
  • 자연어 처리
    • 지원님
  • 아직 조금 헷갈림
    • 현우님, 성익님

• 이번주에 공부해보고싶은 분야

  • (준배님) 이번주 커리큘럼의 라이브러리들이 AI에서 어떤식으로 사용되는지 찾아보기
    • Code Example이나, isfinite()함수같은 것들
    • 관련 코드들에서의 use case 찾기
    • numpy와 pandas의 차이
  • (현우님) 적분계산법 공부하고 자료 공유
    • 라즈베리파이로 이미지인식/자율주행
  • (성익님) MLOps관련 추세, 툴들 공부
    • P스테이지에 공부하고싶은 도메인을 정하기
    • 기본은 강의를 들으면서 해결한다고 생각
  • (지원님) 자연어처리 책 탐독 + 선형대수학 책
    • 목표를 논문을 읽을 수 있는 능력을 함양하는것
    • 선형대수학 쪽을 좀 파보기
  • (준호님) 수학공부를 좀 더 명확하게 하기.
    • 부캠 목표가 개념 정리 확실하게 하기
    • 강의랑 책들 읽으면서 수학 정리 열심히 하기
  • (상진님) Numpy를 좀 더 자세히 파기
    • 과거에 사용할 때 썼던 코드들 다시 살펴보기
      • 얼굴 인식, 책상 인식할 때 RGB값 판별하는 코드들
      • 어떤 matrix가 어떤 원리로 작동했는지 찾아보기.
    • 좋은 코드 있으면 공유!