네이버 Boostcamp AI tech 4기
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github ISSUE/PR template 등록하기네이버 Boostcamp AI tech 4기 2022. 12. 1. 19:34
github에서 Issue를 어떤 용도로 사용하는지 몰랐다가 부캠 들으면서 배웠다. 이슈는 팀 내 todo list처럼 해결해야 할일을 세분화해서 적어놓고, 누군가에게 assign 해서 볼 수 있으며, 관련된 commit 도 연결시킬 수 있어서 엄청 편리한 기능이라는 걸 알았다. 우리 팀은 서로 하고 있는 걸 어떻게 공유하고, github은 어떻게 잘 사용할 수 있을까? 고민했는데, issue를 잘 활용하면 되는 거였다. PR은 pull request의 줄임말로, 새로운 실험이나 기능들을 branch에서 작업하고, main에 merge할 때, 팀원들의 확인을 받을 수 있는 github의 기능이었다. pull request하는 과정에서 코드리뷰도 받을 수 있고, 특정 코드에 댓글을 달아 리뷰할 수도 있었다..
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P-stage baseline code네이버 Boostcamp AI tech 4기 2022. 10. 28. 00:16
오늘 baseline code 버전2를 받았다. (오늘 맞나? 이제 하루하루의 경계도 가물가물) 평소에 프로젝트 구조도 잘 보지 않았고, 작성해보지도 않아서 이해하고 사용해보는 데 생각보다 오래걸렸다. 폴더 내 구조는 간단하게 이러했다. ├─ dataset.py ├─ inference.py ├─ loss.py ├─ model.py ├─ requirements.txt └─ train.py 이 중, 실행파일은 inference.py, train.py 뿐이었고, 나머지 dataset.py, loss.py, model.py 는 모듈의 역할을 하는 파일이었다. requirements.txt는 필요한 라이브러리들과 버전이 담겨져있는 파일이었고. 1. 처음에 필요 패키지를 먼저 받고, pip install -r re..
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실행프로그램의 설정값 입력받는 방법 (configparse, argparser)네이버 Boostcamp AI tech 4기 2022. 10. 27. 23:36
1. configparser 프로그램의 실행 설정을 file에 저장 Section, Key, Value 값의 형태로 설정된 설정 파일을 사용 설정 파일을 Dict Type으로 호출 후 사용 config file (확장자 .cfg) [SectionOne] # Section - 대괄호 Status: Single # 속성 - Key : Value Name: Derek Value: Yes Age: 30 [SectionTwo] FavoriteColor = Green # :(콜론)을 써도 되고, =(equal)을 써도 된다. [SectionThree] FamilyName: Johnson configparser.py import configparser config = configparser.ConfigParser()..
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VScode에서 원격서버 접속 (ssh)네이버 Boostcamp AI tech 4기 2022. 10. 27. 00:27
다른 캠퍼분이 블로그에 넘쳐나는 정보들이라면서 알려주셨지만, 나는 그것조차 알지 못했기 때문에 정리해본다..ㅎ 아무것도 모르고 있다가 정말 감사했다. 1. VS code에서 "Remote - SSH" Extension설치 2. ssh config 파일 아래와 같이 생성 아래처럼 config 파일을 생성하고, C:\\Users\\사용자명\\.ssh 아래에 config파일과 key 파일을 저장해놓았다. (밑에 두줄은 터미널 오랫동안 켜놔도 튕기지 않게 해주는 거라고 한다.) 더보기 Host aistage HostName ~~ip주소~~ Port ~~포트번호~~ User root IdentityFile ~~key파일의 경로~~ ServerAliveInterval 300 ServerAliveCountMax 96..
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2022.10.05 학습기록 (부캠3주차)네이버 Boostcamp AI tech 4기 2022. 10. 6. 00:34
새로 알게 된 것 Transformer 아주조금 데이터 종류별 시각화하는 방법 (정형데이터, 시계열데이터, 지리데이터, 관계형데이터, 계층적 데이터, 등) 시각화 요소 - 마크(점, 선, 면) & 채널(위치, 색상, 모양, 기울기, 크기 등) Bar plot의 다양한 사용법 NPLM 회고 강의 내용에서 이해하지 못하는 부분이 많았다. (공부하다 보면 알게될까?...) 논문 읽는 연습 첫 시작. 뿌듯했다. 2시간 걸림.. 출처 - 네이버 부스트캠프 AI Tech 4기
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2022.10.04 학습기록 (부캠 3주차)네이버 Boostcamp AI tech 4기 2022. 10. 4. 23:05
새로 알게 된 것 딥러닝 모델의 역사 특히 AlexNet, GAN, Transformer, GPT-X, SimCLR -> 내가 모르는 모델 Bagging, Boosting 경사하강법의 종류 (optimizer) 모델의 일반화 성능을 높이는 방법들 CNN에서 fc를 줄이는 것이 파라미터 수를 줄이는 방법이다 모델의 파라미터 수가 중요 회고 진도는 따라갔지만, 정확하게 이해하지 못하는 것 같다. 최대한 빨리 들은 후에 모르는 것들을 짚어가며 공부해야 겠다 출처 - 네이버 부스트캠프 AI Tech 4기
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2022.09.29 학습기록 (부캠 2주차)네이버 Boostcamp AI tech 4기 2022. 9. 30. 00:01
새로 알게 된 내용 (피어세션때) 프레임워크/라이브러리/모듈/패키지 용어의 차이 torch Dataset, DataLoader Tensorboard, weight & biases (피어세션때 꿀팁) 라텍스 UI로 입력하는 방법 (https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php) 회고 torch의 Tensor나 Dataset 등의 사용법에 대해 전반적으로 모두 새로 배우는 내용 torch 사용법만 해도 양이 방대한데, 이거를 빠르게 습득하는 방법이 있을까? 영어 자료에 대해 읽는 게 느리고 이해도가 떨어지는데, 영어 강의를 들으면서 실력이 늘 수 있을까?
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2022.09.23 학습기록 (부캠5일차)네이버 Boostcamp AI tech 4기 2022. 9. 25. 15:36
새로 알게된 것 유사역행렬(pseudo-inverse) / 무어펜로즈(Moore-Penrose) 경사하강법으로 선형회귀 구하기 신경망에서 층이 깊을수록 목적함수에 근사하는데 필요한 뉴런(노드)의 숫자가 훨씬 빠르게 줄어든다 회고 유사역행렬을 듣고 나름 수학전공인데 아직도 처음 들어보는 게 있나 싶었다. 찾아보니 유사역행렬이 특잇값 분해에 기초한다고 한다. 선형대수에서 아직도 ★특잇값분해★를 정복하지 못했다.. 이번 부캠이 끝나기 전에 꼭 정복해야지 (내가 잊지 않기 위해 강조해둔 것!!) 월요일에 수술하고 화요일에 회복하고 입원해있느라고 강의를 많이 밀렸다 (사실 수요일도 회복을 위해 약 2만보를 걷기위해 많이 집중하지 못했다.) 그래서 이번주 내로 강의를 다 듣기위해 대충대충 넘어간 부분도 많았는데 그..