1. What I Learned...
이번주에는 Deep Learning Basic & Data Visualization에 대해서 배웠다. Deep Learning Basic 에서는 Deep Learning의 기초적인 부분과 여러 도메인에서 살펴봐야할 필수적인 모델구조에 대해서 배웠다. 조금 더 세세하게 기술한다면, Deep Learning의 역사와 다양한 Regularization 방법(Drop Out, L1 Regularization, L2 Regularization) 그리고 기본적인 CNN구조와 학습방법, 그리고 파라미터 갯수를 파악하는 방법에 대해서 배웠다. 또한 기본적인 RNN, LSTM, GRU 구조에 대해서 배웠고 추가로 Transformer구조에 대해서도 학습하였다. 마지막으로 GAN에 대한 전반적인 내용과, AE, VAE에 대해서도 학습하였다. 그리고 Data Visualization에서는 matplotlib을 통해서 다양한 시각화 방법(bar, line, scator)등을 만드는 법을 학습하였다.
2. Study Evaluation
지난 주차에 이어서 이번 주차에서도 학업에서의 관점에서 뿐만 아니라 소통의 관점에서도 기술하려고 한다.
+)잘했던것, 좋았던 것, 계속할 것😊😄
- 학습 부분 :
- 이번주차에서 강의 분량이 늘고 논문까지 추가되 해야할 부분들이 많았는데, 해당 부분을 성공적으로 기한안에 마무리 지었고, 멘토님께서 거의 완벽하게 논문리뷰를 했다는 피드백을 받아 뿌듯하고 만족스러웠다.
- 또한 피어세션에서 발표했던 내용을 기술 블로그에 포스팅을 시작하였다!
- 소통 & 협업 부분 :
- 팀원들과 1 On 1 미팅을 진행하며, 개인적으로도 소통을 하였다. 진행을 하고 있는데 대부분 만족스럽다는 이야기를 해주어서 지난 3주 동안 진행을 하며 개선점을 찾고 노력했던 부분을 보답받는 것 같아 뿌듯했다.
(-) 잘못했던 것, 아쉬운 것, 부족한 것 -> 개선방향 😢😤
- 학습 부분 :
- 학습할 부분이 많고 시간이 적다보니 빠르게 넘어가려다가 학습하는 부분에서 제대로 짚지 못하고 넘어가는 부분이 있다. 이번에 코드를 리뷰하는 부분에서 실수가 존재했는데, 다행히 팀원들이 피드백을 줘서 고칠 수 있었다. 평균적으로 매일 오전 8시 ~ 자정까지 학습을 하는 일정을 3주간 소화하다보니 집중력도 떨어지고, 학습을 빨리 하기 위해 마음이 급해져서 놓치고 넘어가는게 있는 것 같다. 자는 시간을 조금 더 앞 당기고, 밀도 있는 공부를 하여 이해가 안되는 부분에 대해서 여유롭게 찾을 수 있도록 시간관리를 잘해야할 것 같다.
- 1일 1커밋하기에서 지난주차는 5일정도 진행했는데, 이번주에는 하루 정도 제외하고 마무리 지었다. 이번주에는 모든 날짜에 커밋할 수 있도록 노력해보자
- 논문리뷰를 진행하다보니 시간관리가 어려운 부분이 많았다. 주말을 활용해 할 부분을 미리미리 진행함으로써 여유시간을 확보하자.
- 소통 & 협업 부분 :
- 말을 할 때 많은 말을 빠르게 하다보니 부정확하게 말하는 부분이 있다. 천천히 말하고, 정확한 시각적 자료를 사용하자.
(!) 도전할 것, 시도할 것🏹🏋️
- 학습 부분 : 기술블로그에 3개 이상 기록하기 + 1일 1 커밋하기
- 소통 부분 : SLACK이나 Zoom 회의 때 보다 더 열심히 소통해 보자! (좋은 커뮤니티 만들기!)
(-) 키워드(공부한 것, 알게 된 것, 느낀 점)📖🙇🏻♂️
- 소통 부분 : 조금은 천천히해도 된다. 빠르게 말하는 것보다 반응을 살피며 천천히 말해서 이야기를 알아들을 수 있도록 말을 하자. 조금 말을 말할 때 복잡하게 말하는 것보다 적당하게 말을하자.
- 학업 부분 : 논문 리뷰를 완벽히 하는데는 보다 많은 시간이 소요된다. 더 미리 준비해야겠다.
- 키워드 : Deep Learning의 역사, Regularization 방법(Drop Out, L1 Regularization, L2 Regularization), CNN, 파라미터 갯수, RNN, LSTM, GRU, Transformer, GAN, AE, VAE, VIT, matplotlib, seq2seq