[네이버 부스트캠프 AI Tech 4기] Week_2_주간 회고록

1.  강의 복습 내용

• 2주차는 딥러닝 프레임워크 중 가장 유동적이고 디테일하게 다룰 수 있는 Pytorch를 사용하여 전반적인 딥러닝 적용 과정을 배웠다.
• Wandb같은 모니터링 tools는 피어세션 그룹끼리 참여하게 될 프로젝트에 쓰일 예정이라 정리하며 따로 게시해야겠다.
• 아마 가장 유용했던 매서드는 AutoGrad/Optimizer와 Dataloaders다.
• GPU같은 경우 아직은 서버도 없고 그렇게 무거운 모델을 다뤄본 적이 없어서 직관적으로 와닿진 않았지만 방법과 이론을 알게 되어서 "왜? 이걸 사용하는가"정도의 질문엔 답변이 충분히 되었다.

2. 과제 수행 과정 / 결과물 정리

• Pytorch나 HuggingFace에 기반을 두지 않고 Custom Dataset을 만드는 것이 과제 제출의 의도같다.
• 새로운 매서드지만 알면 오픈소스 기여나 밑바닥부터 모델을 만들 때 유용한 매서드를 따로 적어놓았다.
  • Gather 
  • Hook
  • Zeors, Ones 
  • nn.Module
  • __getitem__
  • __init__
• 앵간하면 알려주신 매서드는 제대로 이해정도는 하고 넘어가려는 노력을 많이 하였다.

3. 피어세션 정리

• 대회를 나가게 되었고, 아직 디테일한 기술은 부족하다.. 귀찮아하는 점을 매우 고쳐야 할 것같다.
• 랜덤피어세션에서 느낀 건 생각보다 진행도가 높진 않다. 다만 너무 섣불리 생각하기에 표본이 적기 때문에 긴장은 놓지 않되, 지금의 팀과 최선을 다해 최고의 결과를 낳고 싶다는 의지가 생긴다.
• 조금 이기적인면을 못 내려놓는거 같다. 다음주엔 어떤 도메인이든 얻는 정보는 유용하게 써먹을 수 있다는 생각으로 임하는게 중요할 것같다.
• 모르는 것은 메모해서 알아오려는 것보다 어느정도 확인 후에 바로 물어봐서 이해관계를 확실하게 짚고 넘어가야 커뮤니케이션에 병목이 없다.

4. 학습회고

• 계획적으로 스케쥴 조절을 잘 하며 수업진도를 맞춘 2주차이다. 솔직히 이번 주차는 너무 만족스러우며, 옵셔널 과제도 진행해봤다.
• 블로그를 위해 정리를 하는 것이 아니라 가르쳐준다 라는 생각으로 정리를 하는 것이 나에겐 맞는 거 같다. 하지만 익숙하지 않아서인지 습관적이지 않고 의무적으로 하는 것 같아 조금은 부담인데 어떻게 하면 좋을지 고찰을 많이 해야할 것 같다.

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세 줄 요약

• 공부한 것을 정리하는 사람이 되어보자!
• 귀찮은 것을 극복하자!
• 항상 최선을 다해보자 나중에 후회하지 말고….(제발)