ChatGPT와 같은 GAI에 대한 이야기를 나누는 시간이었다. 목적은 사람 만나기 최근 동향 알아보기 커뮤니티 이었다. 참석자는 (내가 기억하기론) 기술경영대학원에서 연구하시면서 관련 강의를 하시는 분, 스타트업, 기업, 대학생 등을 대상으로 신사업 분야에 대해 강의를 하시는 분, 그리고 나. 이렇게 총 세명이 대화를 진행했다. 두 E 사이에 껴있는 I라고 해야 할까... 사람이 별로 없다보니, 가볍게 듣기만 하러 간 나에게 질문세례가 들어왔다. 어질어질했다. ㅋㅋㅋ 후… 이 난관을 어떻게 헤쳐나가야 하나. 몇번 답을 하다보니, 거의 두분이서 얘기들을 진행이 되었다. 그래도 여기서 얻어온 몇가지 인사이트가 있었다. 현재 수준에서 GAI는 창작 업무에서 보조자로써 역할을 훌륭하게 수행할 수 있다. 최소한..
진행중
오늘은 코칭스터디 5-7 기타 tips들에 대해서 다시 듣고 정리했다. MLE(Maximum Likelihood Estimation) data preprocessing - standardization 에 대해서 정리했음. 후~ 요즘 공부가 잘 안된다. 좀 쉬다보니 매너리즘에 빠진 것 같다. 내일은 GAI가 학교, 기업에서 어떻게 쓰일지에 대한 주제로 커피챗이 있는 날이다. 바람 좀 쐬고 기분전환 좀 하고 와야겠다.
TID: Today I Did 요새 TIL을 많이 까먹은 것 같다. 다시 분발해보자. 오늘은 - 자소서 점검 및 미래에 내가 하고 싶은거 구체적으로 생각해보기 - 코칭스터디 6. softmax 훑어보기 를 하였다. 코칭스터디 6. softmax 훑어보기 반복적으로 코드와 수식을 보니까 점점 머릿속에 완전히 이해가 되는 것 같았다. 요즘 공부가 안돼서 진도를 조금씩만 빼고 있지만, 그래도 오늘 한 것 중에 제일 기분이 좋았던 것 같음. 자소서 점검 및 미래에 내가 하고 싶은거 구체적으로 생각해보기 요즘 고민이 내가 미래에 어떤 데이터 사이언티스트가 되고 싶은지 모르겠다. 물론 이전에는 마케팅 데이터를 활용한 데이터 사이언티스트가 되겠다. 라고 했는데, 점점 데이터 사이언스에 대해서 공부를 하면 할수록 내가..
어제 ADSP를 봤고, 오늘은 코칭스터디 인공지능 기초 다지기 5주차 복습으로 logistic regression 리마인드 및 code 작성 을 진행했다. 오늘은 조금 쉬어가는 시간을 가져야 할 듯. logistic regression import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim class BinaryClassifier(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linear = nn.Linear(2, 1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): return self.sigmo..
오늘은 독서 스터디를 위해 Code라는 책을 하루종일 읽었다. chapter 27. Code와 chapter 28. world brain ( == 인터넷) 에 대해서 읽었다. 약 5개월의 기간동안 일주에 약 한챕터씩 읽으면서 오늘부로 완독을 했다. 후 하 초반에는 쉬웠는데 점점 전공 지식으로 넘어가면서 난이도가 높아졌을 때는 따라가기 힘들었지만, 그래도 지금까지 잘 읽어와서 기부니가 좋구만 오늘 나름 배웠던 지식들을 나열하자면 Memex: 이론적인 원시 하이퍼텍스트(Proto-hypertext) 컴퓨터 시스템을 명명한 이름이다 https://ko.wikipedia.org/wiki/메멕��%4 https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&bl..
오늘은 ADSP 데이터 분석 쪽 조금 코칭스터디 5주차 6~7까지 듣고 미션 풀이 를 진행했다. ADSP 데이터 분석쪽으로 넘어가니까 너무 읽기 귀찮았다. 중간에 그래도 아는 단어 나오고 실무 진행하면서 궁금했던 부분이나 이해가 안가는 부분이 나오면 반갑게 읽는 부분이 있기는 했다. 수업을 듣기 전에 4-1. Multivariable Linear regression 부분에서 코드를 따라하는데 저번주에 이해하지 못했던 부분을 커뮤니티에 질문 올린 것을 참고해서 풀 수 있었다. class MultivariateLinearRegressionModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linear = nn.Linear(3, 1) def forwa..
오늘은 ADSP 공부 Linear Regression 강의 + 실습 코드 작성 을 했다. ADSP ADSP는 Part 1 데이터의 이해 문제 틀린 부분 반복 숙달을 진행함. 해당 부분은 정리하기에는 너무 많아 책에 저장하기로~ 빅데이터나 데이터에 관한 것들을 이론적으로 알아가는 시간이어서 좋았다. 네이버 부스트캠프의 인공지능 기초 다지기 에서 5. 딥러닝 핵심기초 Machine Learning & PyTorch Basic 부분 중, 5. Logistic Regression 부분까지 강의를 들었다. 이 강의에서 헷갈리는 부분이 많아 다 듣고 진행하기로 했던 실습코드 작성을 바로 진행함. 1. 선형 회귀 코드 # full training code # 1차원 --> 1차원으로 아웃풋 x_train = torc..
오늘은 코칭스터디 - 인공지능 기초 다지기에서 딥러닝 기초 다지기 파트를 들었다. 도커 환경설정 python에서 tensor를 다루는 법을 간단하게 배웠다. gradient descent, SGD를 파이썬 코드 관점에서 간단하게 배웠다. 간단한 지식이었지만, pytorch에 대해서 기본 지식도 없는 채로 실무에서 코드를 봤을 때 막막했던 부분들이었는데, 이번 기회에 알아서 좋았기도 했고, 한편으로는 이런 기본 지식도 없는데 어떻게 일을 했을까 싶더라. pytorch methods Squeeze: dimension의 사이즈가 1인 부분을 날려버린다. Unsqueeze: 내가 원하는 dimension에 1을 넣어준다. 그래서 반드시 쓸 때 꼭 dimension을 명시해야 한다. 참고: https://pyto..
