[네이버부스트캠프 ai tech 6기] week3 회고

 

📚Learned (배운 것)

• Multi-Layer Perceptron
  • 신경망의 기본 형태로, 여러 개의 층과 노드로 구성되어 복잡한 패턴을 학습

01. 퍼셉트론

• Optimization Algorithms
  • 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 손실 함수를 최소화하는 방법을 찾는 알고리즘

06. 옵티마이저 (optimizer)

• CNN Models
  • 이미지 처리에 효과적인 신경망 구조로, 합성곱 계층을 사용하여 공간적 패턴을 인식
• Transformer
  • Attention 매커니즘을 기반으로 한 모델 구조
• Generative Models
  • 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 데 사용되는 모델로 GAN과 VAE 등이 대표적인 모델

👥피어세션

 

논문스터디를 진행했다. 

대충 읽고 넘어갔었던 클래식한 논문들을 다시 한 번 리마인드할 수 있어서 좋은 것 같다. 

이때, 무작정 읽지 말고 질문리스트를 만들어서 내가 제대로 이해했는지를 체크하는 식으로 진행하면 더 효율적으로 진행될 듯 하다.

 

💊 마음가짐

• 좋았던 점/ 잘했던 점
  • 강의가 많았는데 꾸역꾸역 다 들은 것 ..!
  • 공식문서를 읽는 연습을 계속 해서 어떻게 쓰이는지 찾아본 점
  • 논문스터디 통해서 다시 한 번 부족한 게 많구나를 깨닫게 됐다
• 아쉬운 점
  • 필요없는 부분이겠거니 하고 혼자 단정지어서 공부하는 것 같은데, 대충 넘기려고 하지말고 꼼꼼히 짚고 넘어가는 습관 길러야겠다
  • optional에 시간을 많이 투자하지 못했다
  • 출석체크를 자꾸 까먹는다 .. (실명인증 왜 자꾸 놓칠까 ..)

• 한 주 회고 
  • 점점 아침기상에 적응되면서 알람없이도 눈이 떠지고 있다. 아직 3주차니까 목표를 너무 멀리 잡지 말고 적응과 지치지않기에 집중하는게 좋을 것 같다. 그리고 한달 뒤에 있을 영어시험도 얼른 대비를 해야하는데 두 가지를 멀티테스킹하기가 정말 버거운 것 같다. 저녁시간이 되면 몸이 지쳐서 다른 공부에 손대기가 쉽지않은데 체력분배를 잘해야겠다.
  • 논문을 이해했는지 여부는 질문리스트를 만들어서 여기에 대답을 할 수 있느냐 없느냐로 공부하면 될 것 같기도 하다.
  • ai 엔지니어와 데싸의 차이점은 무엇인지에 대해서 스페셜피어세션 덕분에 정리가 된 것 같다 .. ai - 모델의 low level에서부터 논문을 보며 구현, 뜯어보는 / data scienece - 가설검증, 모델에대한이해보다 인사이트를 뽑는 ….. 그럼 난 어디로 가야할까 ?