[Week 05 / Day 018] 학습 기록

📝 오늘 한 일

• 강의 수강 및 정리
  • [AI 서비스] 1, 2강
• 코딩테스트 문제 풀이

👥 피어세션 요약

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• (기획) 페르소나
  • 특이한 사람도 상상해서 작성한다. (특이한 경우는 얼마 없기 때문이다.)
  • 시나리오를 모두 작성한다.
  • 페르소나마다 거칠 과정들을 쭉 작성해본다.
  • 인터뷰를 위한 시간과 비용을 줄일 수 있다.
• 쉘 / 커맨드
• 크론탭 (crontab)
  • 요즘은 CI/CD, Docker 등으로 비슷한 기능을 수행한다.
• ArcFace (loss function)
  • 사람 얼굴을 인식하는 경우, 각도에 따라 다른 사람이라고 인식할 수 있다.
  • 얼굴 뿐만 아니라 다른 것에도 적용이 가능하다. (ex. 자동차)
  • softmax + cosine similarity
  • classification 대회 시, loss를 바꿔볼 때 사용하면 좋지 않을까?
• GeMPooling (pooling)
  • L2 norm과 비슷한 모양이다.
  • 같은 물체이지만 다른 각도에서 찍힌 이미지에 대해 loss가 완만하게 나타난다는 장점이 있다. (weight가 같은 각도로 뭉쳐지는 경향)
  • objectives를 더 유연하게 쓸 수 있을 것이다.
• timm - Pytorch Image Models
  • classification 대회에서 pretrained model을 불러올 때 사용하면 편할 것이다.
  • https://fastai.github.io/timmdocs/
• filter도 random → train 하기 때문에, 각 filter가 색을 구분하는지, 모양을 구분하는지는 나중에 알 수 있다.
• 색이 매우 중요한 feature라면 data aug 시 색 반전 등을 적용하면 좋지 않다.
• 휴리스틱한 접근이 잘 될 때가 은근 있다.

모델의 PyTorch 구현

• VGGNet (VGG-16)
• GoogLeNet
• ResNet
• DenseNet

🐾 일일 회고

오늘은 AI 서비스 개발 기초, 즉 MLOps 강의를 처음 듣게 되었다. 나중에 6월 쯤에 MLOps만 몇 주동안 배운다고 알고 있는데 그 강의의 일부분을 앞으로의 프로젝트들을 위해서 5주차에 배치하셨다고 한다. 내가 가장 관심있는 주제여서 무척 기대가 된다! MLOps는 다른 딥러닝 이론들보다 참고할 자료나 강의가 많지 않은데, 실제 현직자 마스터님께 배울 수 있다는 점이 너무 감사하다. (그리고 마스터님의 블로그가 굉장히 익숙하다.. 예전에 구글링하다가 자주 들어갔었나보다.)

그리고 피어세션에서는 곧 팀을 구성해야하는 시기가 다가오다보니, 각자 하고 싶은 프로젝트에 대해서 이야기를 나누었다. 생각해보니 아직 팀 피어세션에서는 각자에 대한 이야기를 해본 적이 크게 없는 것 같았다. 그래도 오늘 길게(무려 한시간 반!) 이야기를 나누면서 팀원분들을 더 알게 되어 좋았다. 앞으로도 경험하셨던 프로젝트나 해오셨던 것들에 대해 자주 듣고 싶다는 마음이 들었다!!

그런데 맥북 환경 설정은 언제 마무리 될까. 계속 할 게 생긴다..

🚀 내일 할 일

• 강의 수강 및 정리
  • [AI 서비스] 4, 5강
• 스몰톡
• DenseNet 코드 찾아보기