오답노트

본 포스트를 쓰는 시점에서 모든 빅 프로젝트관련 활동은 끝났고 이력서, 자기소개서, 면접 준비와 같은 취업준비에 대한 활동들만 남은 상태다. 에이블 스쿨에 들어오기 전 많은 것들을 놓고 들어왔다. 직업, 경력, 심지어 사람 마저도 마지막 대단원만 남았다 생각했을 땐, 가슴이 뭉클했으나 곧 쉼 없이 달려야한다는 의미와 같았다. 빅 프로젝트에서 크게 하는 활동들과 아쉬웠던 점을 중심으로 설명해본다. 워크샵 KT가 대기업이다 보니 보안에 민감한 편이다. 그래서 워크샵 이름도 단톡방에서 오르고 내렸을 때, KT 내부에서는 나름 껄끄러웠다는 카더라 통신이 에이블러 사이에서도 돌기도 했다. 그래서 나도 조심스레 그냥 워크샵이라고 칭하겠다. 워크샵은 총 3일동안 진행됐다. 첫째날은 조원들이 각자 작성해서 가져온 제안..

미니프로젝트 6차 AI 허브 등 미리 어노테이션 되어있는 데이터를 가지고 Yolo를 학습시키는 방법들을 배웠고, 이를 토대로 간단한 CV 서비스를 구상하여 구현해봤다. 생각보다 어노테이션 데이터셋의 크기가 커서 로컬 환경에서는 무리가 있었다. 공모전에도 느낀거지만 학습 환경이 너무 중요하다. IT인프라/ 가상화 네트워크 AWS를 위해 리눅스를 배우고 AWS에서 아주 기본적인 서버를 할당 받는 방법과 k8s와 도커등을 배웠다. 개념적으로는 수업을 들을 때 이해가 됐지만, 막상 무엇을 어떻게 해야할지 감이 잘 오지 않는다. 리눅스는 나중에 실무에서 꼭 필요한 경험이라고 생각되어 열심히 들었지만 아직도 윈도우가 편한건 어쩔 수 없나보다. 웹프로그래밍 JS의 기초를 배우는데 내가 알던 프로그래밍 언어의 틀을 많..

드래곤볼 지금까지 배운 머신러닝 딥러닝에 대해서 총 망라하는 시간이였다. 강사님께서 재밌게도 드래곤볼을 모으는 식으로 7개의 과제로 나누어 드래곤볼을 모아가는 과정으로 풀어내서 너무 재미있었다. 그리고 강사님께서 유머 감각도 뛰어나셔서 본인이 직접 초사이언이 되어버리신.. ㅋㅋㅋㅋㅋ 그리고 과제를 하나하나 달성하는 성취감이 있어서 재미있었다. 마지막 과제는 개인으로 해결한 뒤, 팀원들 끼리 모여 어떻게 모델링으로 더 성능을 향상 시킬 수 있을지 토의했었다. Kaggle Competition 캐글을 연속으로 두번이나 진행하니, 정신적으로 육체적으로 피로가 엄청났다. 심지어 이번 캐글은 시계열 데이터로 진행했는데, 안그래도 어려운 개념이라서 더 힘들었다. 그래서 캐글 전날 튜토리얼 때 어떻게하면 더 점수가 ..

미니프로젝트 4차 이번 미니프로젝트는 저번주에 배웠던 언어지능에 대한 미니프로젝트였다. 정제되지 않은 문자열 데이터를 통해 분류 모델을 만드는 것이 목표였다. 이번에는 오랜만에 캐글을 통해서 에이블러들과 경쟁을 했는데, 성능이 썩 좋게 나오지 않아 힘들었다. 이번 미니프로젝트부터 에이블스쿨에서 에이블러들을 위해 모일 수 있는 장소를 마련해주었다. 분당에 있는 교육장과 마포에 공간을 대여하여 에이블러들이 전날까지 예약을 하여 사용할 수 있도록 하였고, 현장에도 매니저님들이 에이블러들이 사용하는 공간을 안내해주고 관리 해주셨다. 처음 이용하는날 시간을 잘못 계산해서 지각을 해버렸는데.. 뭐 어쩔 수 없지.. 다음부터 안늦으면 되니깐.. 그래서 다음날 지각을 하진 않았는데.. 조원들이 아무도 나오지 않았다....

언어지능 딥러닝 언어지능 딥러닝 사실 지금까지 배운 내용들로 봤을 때 '어려워봤자 얼마나 어렵겠어 ㅎㅎ' 라고 생각했다가 큰 코 다쳤다. AI는 데이터를 먼저 이해해야 하는게 시작인데, 국어를 이해해야한다.. 이 때에는 잘 몰랐는데, 국어를 제대로 이해하지 않고 있으면 EDA를 제대로 못할 가능성이 있고, 그것은 곧 좋은 모델을 만들 수 없다는 것과 직결되게 된다. 수업은 이론위주로 진행되었고, 언어지능의 밑바닥부터 현재에 이르기 까지 개념이 어떻게 발전되었는지 차근차근 배워서 기초가 탄탄하게 된 것 같다. 아쉬운 점이 있다면 난이도가 있는 만큼 실습시간이 상대적으로 부족했다. 파이토치도 이때 처음 접해서 익숙하지 않아 힘들었다.

미니프로젝트 3차 어정쩡한 시각지능 수업이 지나고 바로 찾아온 미니프로젝트... 다행히 나는 학부생 시절에 영상처리를 한 경험이 있어 전처리는 금방 할 수 있었지만.. 케라스는 이번에 처음 배웠기 때문에 그 부분이 좀 힘들었다. 이번 시각지능은 전체적으로 별로라고 생각이 든다. 우선, 수업과 미니프로젝트가 연계가 되지 않는다는 점. 미니프로젝트를 진행하신 강사님은 스스로 찾아보고 문제를 해결해보라고 하셨고, 그 의도는 나도 너무나 이해는 잘 되지만, 최소한 강의에서 OpenCV를 가르쳐야 하지 않았을까라는 아쉬움이 있다. 그리고 OpenCV를 배우지 않은 에이블러의 반응에 당황하는 강사님을 보면서 에이블 스쿨과 외부 강사진 간의 소통이 이루어지지 않고 있다는 생각이 들었다. 내가 좀 깊게 생각하는 것도 ..

시각지능 딥러닝 CNN 저번주에 이어서 케라스를 이어서 사용하고 있다. CNN을 사용하기 위해 새로운 레이어를 배우고 MNIST와 CIFAR-10 예제 이미지들을 통해 이미지를 분류하는 법을 배웠다. 하지만 너무 예제 이미지라서 실제로 사용할 수 있을지 어떨지는 잘 모르겠다.. 그리고 방법만 배운것 뿐이라 모델 아키텍쳐를 구성하는 방법이나 노하우를 배우지 못해 아쉬움이 있다. YOLO 욜로는 컴퓨터 비전에서 빠지지 않는 프레임워크라고 할 수 있다. 욜로의 결과물을 보면 엄청나게 어려울 것 같지만, 어려운건 훨씬 똑똑한 사람들이 이미 다 만들어 놨다. 나는 그걸 잘 가져다 쓰고, 어떻게 응용할지만 알면 된다. 근데 그게 어렵다. 이미지라서 처리하는 속도가 느리고 데이터 양도 많아야 좋은 성능을 나타낼 수 ..

딥러닝 이번주는 드디어 딥러닝을 배우기 시작했다! 나는 텐서플로우를 배우게 될거라 생각했지만, 아주 틀리지는 않았다. 왜냐면 케라스가 텐서플로우의 포함되어있는 프레임워크가 되었기 때문이다. 수업을 실습위주로 진행되었다. 딥러닝 모델링을 할 때 필요한 요소들을 간단하게 설명하고 바로 실습으로 넘어갔다. 바로 실습을 통해 프레임워크에 익숙해지는 것은 좋았지만, 이론은 조금 부족했던 느낌이 들었다. relu나 swish같은 것들은 어떤 알고리즘인지는 설명해주셨지만, 어떤 원리로 이렇게 만들어졌는지에 대한 설명은 부족했다는 생각이든다. 그리고 너무 실습에만 집중하다 보니, 이거를 어디에 쓰는지 좀 감을 잡을 수 없었다. 오히려 실습을 하면서 모델 아키텍쳐를 구성하는 방법이나, 다른 모델을 참고할 때의 팁 같은 ..

AI모델 해석/평가 저번주 너무 험난한 미니프로젝트 덕분에 오랜만에 수업이 너무 그리웠다.. 하지만 교육 내용은 내 그리운 감정을 다 날려버릴 정도로 어려웠다.. 미니프로젝트 때 잠깐 언급됐던 내용도 강의에 있었다. 그 때에는 간단하게 표만 보고가는 정도로 생각했는데, 깊게 배워보니 꽤 어려운 내용이라고 생각된다. 강사님께서 이번을 끝으로 11월에 만날 수 있다고 한다.. 항상 좋은 강의를 해주셨는데 오랫동안 뵐 수 없는 것이 아쉬웠다.. 1차 AIVLE Day 드디어 기다리던 1차 AIVLE Day가 시작했다. 오전과 오후 초반에는 특강, 나머지 시간은 분반 사람들과 소통하고, 1기 에이블러 선배님과 에이블러 튜터님의 간담회가 이루어 졌다. 특강은 대단하신 분들이 와서 좋은 말씀을 해주셨다. 조금 아쉬..

미니프로젝트 2차 미니프로젝트 2차는 데이터의 전처리에서 모델링까지 개인 실습후 동일한 내용을 가지고 캐글에서 자신의 모델에 대한 성능을 평가하여 등수를 매기는 경쟁 구도 였다. 사실 전부터 캐글이 정확히 어떻게 하는 곳인지 몰랐는데. 이렇게 미니프로젝트로 기회가 생겨서 너무 좋았다. 그런데 실제 데이터는 결측치가 너무 많았다. 그러나 이 결측치들의 행을 없애면 안됐고, 열을 날리면 모델링의 학습을 다시 해야 했는데, 이 때 분반의 어떤 구원자께서 knnimputer 라는 것을 알려주셨고, 덕분에 나는 좋은 성과를 거두게 되었다. 그리고 이번 팀 프로젝트는 미세먼지 농도 예측이였는데, 처음으로 시계열 데이터를 모델링하는 것이라 기대됐다. 교안에서는 선형회귀나 앙상블을 사용하고 나머지는 자유롭게 알고리즘을..