SKT Fly AI Challenger 4주차 후기[22.07.18~22.07.22]

우선 이번 한 주는 개인사로 월요일과 화요일 교육만 들을 수밖에 없었다.

3일을 쉬어서 걱정을 꽤 많이 하고 있었는데, 다행히 월요일과 화요일까지 들었던 내용이 많이 겹쳤다고 한다.

강사님께서 교육생들이 모여있는 오픈 카톡방에 자료도 같이 공유해주셨기 때문에 그 자료를 보고 어떤 수업을 했는지 확인할 수 있었다.

7/18 - Data Analysis(3)

대부분의 수업이 실습 반복/복습을 함께 병행하며 Deep Learning에 대한 내용으로 수업이 진행됐다.

인공지능의 범위(AI, ML, DL)부터 시작해서 데이터 구조, 종류, 학습 유형을 나눠 설명해주셨다.

처음 듣는 사람을 전제로 설명해주셨기 때문에 이해하기 쉽게 들을 수 있었다.

조금 헷갈릴 수 있던 부분은 모델의 성능 평가였는데, 4학년 1학기의 컴퓨터 비전 수업에서도 들으면서 헷갈렸던 기억이 난다. 한번 들으면서 헤맸던 적이 있어서였는지 그렇구나 하고 보다 수월하게 넘어갈 수 있었다.

이후 분류알고리즘 종류에 대해 배우고 실습을 위주로 수업을 진행했다.(KNN, SVM)

7/19 - Data Analysis(4)

Scikit learn으로 수업을 시작해서 의사결정트리, 앙상블에 대해 공부하고 실습까지 했다.

강사님 말씀으로는 이론만 싹다 공부하고 실습을 쭉 하게되면 이론 수업에서 진을 다 빼기 때문에,

중간중간 실습을 진행해나가며 이론 수업을 병행하는 편이 좋을 듯하다고 하셨다. 나도 동의했다.

데이터셋을 가지고 이론을 바탕으로 배운 분류 알고리즘을 가지고 다양하게 학습시켜보았다.

오후에는 나이즈베이즈라는 통계를 바탕으로 하는 알고리즘에 대해 배웠다.

나이즈베이즈 알고리즘을 가지고 찾아낸 키워드에 대해서 스팸 메일을 구분하는 학습을 시켜보았고,

이후에는 가지고 있는 데이터셋을 가지고 나흘간 배운 내용을 혼자서 이것저것 만져보는 시간을 가졌다.

복습을 열심히 해두면 나중에 데이터 시각화, 전처리를 하는데 어려움은 없지 않을까 싶다.

7/20~7/22 - 인공지능개론

함께 듣는 교육생분들께 여쭤보니, 딥러닝에 대한 전반적인 이론 수업이 진행됐다고 한다.

Linear Regression, Gradient Descent 등등.. 알고리즘을 위해 필요한 내용들을 수업에서 다루었다.

첫날의 강의자료를 보았을 때는 월요일, 화요일에 했던 내용을 정리할 수 있는 것들 위주로 실습을 한것같다.

두번째 날은 신경망 기초를 배우고 학습 알고리즘 설계, 그리고 기계 학습과 인식에 대해 배웠다.

이 날은 뒤에 OpenCV를 이용한 영상처리에 대해서도 배웠는데 다행히도 내가 4학년 1학기 학부 과정에서 들은 내용 기반이었다.

마지막 날인 금요일에는 배운 내용을 바탕으로 실습을 한 듯하다. (링크 참고)

안타깝게도 이번주 월,화,수에 진행되는 연수원 합숙에는 함께하지 못했다.

따라서 목요일부터 다시 교육에 합류하게 되었다.ㅠㅠㅠ 아쉽게 된 일이지만 출결처리는 다 되는 모양이다.

하루에 8시간동안 교육이 진행되니 일주일을 빠지면 정말 타격이 클 것이라 너무 걱정됐다..만,

불행인지 다행인지 빠지는 날에 비해 비교적 따라가기 위한 내용에 대한 부담이 적은 타이밍이었다.

목요일부터 본격적으로 다시 합류하며 열공해야겠다. 파이팅! :)

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