happyhyerin1 님의 블로그

1. DeepLearningChapter 1. 딥러닝의 발전 5단계 1. 규칙기반 프로그래밍 (Rule - based Programming) 2. 전통머신러닝 기법 (Conventional ML)★ 3. DeepLearning ★ 4. 사전학습과 미세 조정 (pre-training & fine tuning) ★ 5. 초거대모델과 제로샷/퓨샷 1.2 딥러닝 기술 종류들1.2.1. 학습방식에 의한 구분  a. supervised  b. unsupervised  c. reinforcement 1.2.2. 데이터형식, 태스크 종류에 의한 구분  a. data type  b. task type Chapter 2. 모델 학습법 Chapter 3. 성능고도화 방법-.  Overfitting, bias and vari..

0. 현재 디렉토리 , 그 디렉토리 안에 있는 파일 리스트 확인해보기+)  ls -a / ls -l / ls -al / Documents 하위 경로로 dev라는 디렉토리 생성 (make directory, mkdir {dev}) 1. ~/Documents/dev 디렉토리에 $ touch {파일명.확장자} 형태로 새로운 파일을 생성할 수 있다. example.  $ touch index. cssindex.css / index.go / index.html / main.go / main.java / main.py / main_copy.py / sample.md 등등..(만약 띄어쓰기를 포함한 파일명을 생성하고 싶다면 $ touch main\ index.html 이 경우처럼 backslash 써야함!)touch..

3일동안 컴퓨터 공학 이론 강의를 수강하였다. 이 글을 정리하면서도 내용이 어렵다는 생각이 더 크지만, 강사님께서 초급자 입장에서 잘 설명해주셨다. Chapter 1. Introduction to Computer Science and Engineering (CSE)-. 계산, 자동화 및 정보를 연구하는 학문으로서 이론부터 HW/SW 다루는 실용적 분야까지 모두 포함하는 학문-. 컴퓨터의 입장에서 문제 정의 (Decompostion, Pattern Recognition, Abstraction, Algorithm thinking)하고  문제 계산(코딩테스트)Chapter 2. Data Structure and Algorithms-. 2-1. Stack and QueuesStack-. LIFO (Last In..

* tensor의 계산 (pytorch)1. 흑백이미지의 y축 대칭 (좌우로 대칭이동) 이미지행렬 * 단위행렬의 반대각 행렬2. 흑백이미지의 상하로 대칭 단위행렬의 반대각 행렬 * 이미지행렬  * mean vector and Covariance Matrix  : PCA평균벡터의이해공분산 행렬: 여러 변수들의 공분산을 행렬 형태로 표현할한 것을 의미함공분산이란 두 확률 변수 간의 선형 관계를 나타내는 지표로, 두 변수의 값이 함께 변화하는 정도를 측정다변량 정규분포에서 각 변수 간의 분산과 공분산을 설명하느데 사용됨공분산 행렬은 주성분 분석(PCA)에서 데이터의 주성분을 추출하는 데 사용됨 ** How to get covariance matrix?  2.Random Variable 확률변수란?1.확률적 시..

[조대연 강사님]월화11. 18 (월)11. 19 (화) 이틀에 걸쳐서 조대연 강사님의 python 기초 학습 강의를 들었다.아직 직접 모델학습을 하지는 않고, 데이터분석을 중점적으로 다루다보니 편집기는 파이참보다 주피터노트북을 선호하시는 것 같았다. (로컬에 설치하는 주피터 노트북 / 구글 코랩 둘다 사용해도됨) [2024년 11월 18일] 기초적인 함수부터 수치계산에 유익한 라이브러리를 설치하고 간단한 예시를 통해 실습하였다.[1. 가장 빠르게 익히는 Python 프로그래밍 기초]특정 함수에 대해 궁금할 때 기초 데이터 타입 (integer / floats / string / bool )함수 (function / method)자료형 (list / dict / tuple / set )조건문과 반복문 (..

오늘은 현재 Upstage AI에서 LLM 프로젝트 위주로 진행하시는 현직자님 강의를 들었다.특히 AI분야는 책으로 배우는 지식과 실무와의 괴리가 꽤 있는 것 같다는 생각이기에 현직자의 관점에서 특강 세션이 더욱 좋았다. 앞으로 부트캠프 과정을 수행하며, 요즘 매우매우매우 핫한 LLM 뿐만 아니라, CV, RecSys 등 다양하게 접해보면서 내가 진짜 관심있는 도메인에 어떤 방법론을 접하면 오래오래 재밌게 일 할 수 있을지 잘 고민하고 결정해야겠다!

1. Upstage AI Lab 6기 OT 오랜 고민 끝에 다니던 회사를 퇴사하고 듣게 된 업스테이지 부트캠프이다.사실 부트캠프에 대한 인식이 이전보다는 조금 부정적이기도 한 것 같고, 무엇보다 환승이직이 아니었기에 수입에 대한 부담감도 당연히 있었다. 그럼에도 불구하고, 내가 퇴사를 결심하게 된 가장 큰 이유는 성장에 대한 목마름이었기에 Upstage AI Lab 6기를 선택하게 되었다.이직을 하려고 마음먹고 사람인, 잡코리아 등등 다양한 채용사이트를 둘러보았다.몇년 뒤에 또 이런 고민을 하고 싶지 않았고, 이번에는 한 단계 올려서 오랫동안 잘 다닐 수 있는 "그런 회사"의 일원이 되고 싶었다. 그러나 필수 자격요건으로 갖춰야할 것들에 비해 내가 가진 경력은 일부에 불과하였다.물론, 혼자 공부하고 코드..