SSACxAIFFEL 2주차

소감

SSACxAIFFEL 과정 2주차가 지났다. 매일 새로운 과정을 공부하다 보니 시간이 금방 지나간다.
지난주에 계획했던 대로 매일 조금씩 정리하긴 했는데 조각조각 정리하다보니 당일 올리기도 모하고, 모아서 정리하려고 들여다보니 잘 연결이 되지 않는다.

• 월요일:
  • 문자열, 정규표현식 기본. xml, json 파일 파이썬에서 읽어오기.
  • cs231n 수업 3강을 보고 와서 스터디 진행.
• 화요일:
  • opencv 설치, 설정, 이미지 불러오기, 리사이즈, 칼라맵 변환. dlib 라이브러리 이용한 얼굴 인식, 얼굴 landmark 인식, 이미지 붙이기
• 수요일:
  • list, array 자료형태, numpy, pandas, pillow 기본 메소드
  • leetcode 문자열 다루기
• 목요일:
  • keras api의 lstm, 1d-conv 등을 활용한 text sentiment analysis
• 금요일:
  • 머신러닝, ai, 딥러닝의 개념 정리

정리과 공부의 균형을 맞추기가 어렵다. 미리 공부하고, 풀어보고 참여해야 하는 교육과정이 있다보니 예습이 있어야 하고, 좀 더 궁금한 부분이나 모자라다고 느낀 부분을 채워보려니 복습이 필요하다. 그러면서 배운 내용 정리를 하자니 차근차근 하자면 시간이 많이 들고 정리에 조심스러워 지는 점이 있다. 뭔가 처음과 끝을 책임져야할 것 같은 느낌. 그때 그때 배우거나 느낌 온 내용을 정리해 둔 거는 나중에 보면 연결이 잘 안된다.

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1주일 공부하고 남은 것

• 월요일:
  • xml과 json의 기본적인 형태를 배우고 파이썬에서 어떻게 불러올 수 있는지를 알았으니 공공 open api 접속해서 공공데이터를 몇개 받아서 살펴볼 수 있겠다는 생각이 든다.
    • 예전에는 api 개념도 모르고 xml, json이 모두 생소해서 csv 파일이나 xlsx파일만 봤는데 새로운 데이터도 한번 들여다볼 수 있겠다.
    • 언제 찾아볼지는 모르겠으나..
  • cs231 3강 : loss function,
    • 이건 따로 수업 정리해 두는게 좋겠다.
    • 화요일:
    • 이거 앞에 읽다가 수식 나오길래 멈췄는데 차근차근 좀 읽어보도록 하자.
    • 수요일:
    • 나눠준 책에 해결 코드가 있는지 몰랐다. 풀다가 도저히 모르겠으면 책 봐야겠다.
    • list.pop 시간복잡도가 O(n)인 이유가 파이썬 리스트 구조 때문이라는 설명을 들었다.
    • 목요일:
    • keras lstm layer는 3차원 텐서만 입력값으로 받았다. 리뷰 하나만 임베딩해서 넣어보려고 했는데 2차원은 안들어갔다. 어디 쓸데는 없겠지만 레이어 하나씩 잘라서 입력값 넣어보고 결과 어떻게 나오는지 보는건 재밌었다. 근데 나중에 보니 공식 문서에 대강 다 있더라.
    • 금요일:
    • 글쓰기 시간에 머신러닝, ai, 딥러닝 개념 정리를 주제로 글을 써보려고 했는데, 구상하면서 자료 모으다가 얘기가 잘 안만들어져서 관뒀다.
    • Yoshua Bengio 딥러닝 정의에서 출발해서 Andrew Ng가 coursera 강의 소개랑 machine learning yearning이라는 책에서 deeplearning과 machiner learning 이라는 표현을 어떻게 쓰고 있는지로 갔다가 다른 사람들이나 기업이 머신러닝과 딥러닝을 어떻게 얘기하는지를 보고 개념적 정의을 어떻게 하는가 보다 Yoshua Bengio의 표현에서 댓글로 다른 사람들이 집중한 표현들인 hierarchy, represntation, Youshua 가 강조한 learning a representation이랑 multiple composition of functions가 뭐일지로 해보려고 했었다. 근데 지금 다 썼네. ㅎㅎ

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주말 계획

• 이미지 합칠 때 각도 계산하고 회전시켜서 붙여보기
• sentiment analysis 추가 진행
• cs231 3강 내용 정리 글
• cs231 4강 보기
• leetcode 과제 한두문제 풀어보기