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[서평]밑바닥부터 시작하는 딥러닝1

서평 전 잡담(이 책을 읽은 이유) 저는 군대를 전역하고 연구실에 조인하여 딥러닝을 공부하기 시작한 지 1달 조금 더 지났습니다. 학부 때 저는 이론적인 기초지식을 차곡차곡 쌓아가며 공부하는 학자형 스타일을 고수하였습니다. 하지만 김영한 님의 강의로 백앤드를 공부하며 이론을 모르더라도 일단 실무적으로 삽질하며 부딪히는 야생형 스타일이 굉장히 빠르게 무엇인가를 습득할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 그래서 저는 연구실에 조인하고 1달 동안은 파이토치를 활용해 무작정 데이콘 대회에 참여해 딥러닝으로 문제를 해결하려고 하였습니다. 정말 빠른 시간에 파이토치를 사용하는 방법을 익힐 수 있었지만 왜 그렇게 해야 되는지에 대하여 납득이 되지 않았습니다. 왜? 미분(backward)을 하기 전에 예측(forward)을..

[PGM] 점프와 순간이동

문제링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12980 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 문제풀이 👨🏻‍💻 핵심 스킬 👨🏻‍💻 Greedy 1. 문제 이해 점프는 K칸을 이동하는 것이고 순간이동은 지금까지 온 거리의 2배만큼 이동하는 것 입니다. 이 때 주의해야할 점은 점프는 배터리가 소모되고, 순간이동은 소모되지 않는다는 점입니다. 저는 이 문제를 처음에 대충 읽고 풀다가.. 뒤로도 점프하는 경우까지 고민했네요.(뒤로 점프가 가능하다면 예를들어 15로 가야할 경우에는 16에..

Object Detection의 개요

글을 작성하는 시기는 연구실에 조인하여 공부한 지 약 한 달이 되는 시점입니다! 머신러닝에 대한 기본적인 공부와 함께 여러 딥러닝 모델에 대하여 학습을 하며 Computer Vision의 분야인 Object Detection에 많은 관심이 생겼습니다. 이번 글을 시작으로 Object Detection에 대한 개요부터 주요 논문에 대한 리뷰까지 시리즈로 작성해보도록 할 계획입니다! Object Detection? Object Detection이란 컴퓨터가 물체를 인식하는 것을 의미합니다. 위 사진은 Object Detection의 예시입니다. 컴퓨터가 기존에 학습되어있는 모델을 바탕으로 사람과 행글라이더를 타는 사람들을 Detection 한 모습을 볼 수 있습니다. Computer Vision의 Objec..

모델 평가(Evaluation)

지난 시간에 Sklearn 라이브러리를 활용하여 데이터를 전처리하는 방법을 알아보았습니다. Sklearn 라이브러리들이 모델을 생성하고 학습하는 것을 굉장히 편리하게 해주어 누구나 쉽게 모델을 만들 수 있습니다. 그렇다면 우리가 만든 모델이 과연 어느정도의 성능을 보이는지 평가를 해야할 것입니다. 이번 글에서는 모델을 평가하는 지표들인 Confusion Matrix에 대하여 알아보도록 하겠습니다. Confusion Matrix? Confusion Matrix는 모델이 2가지 경우에 대하여 예측한 결과를 의미합니다. 즉 양성인지 음성인지를 판단한 결과를 보여줍니다. 코로나 때문에 PCR검사를 받은 경험이 있나요? PCR검사를 받으면 당일 저녁 혹은 다음날 아침에 결과 문자를 받게 됩니다. 이 때 Posit..