TIL(Today I Learned) 다시 시작
TIL 작성을 다시 시작하게 되었다. 이직을 준비하면서 공부한 내용들을 정리하고 있다. 주로 데이터 사이언스 관련된 내용과 머신러닝, 딥러닝에 대한 내용을 요약 정리하여 기록할 계획이다.
2020.06.07(주일)-2020.06.13(토)
- Fast campus, 바이트디그리 데이터사이언스 4기
- 5주차 과제 제출을 완료했다.
- 6주차 수업 진행 중(데이터 수집을 위한 웹 크롤링 기초, BeautifulSoup, Selenium)이며 주일까지 모든 수강을 완료할 계획이다.
- Fast campus, Tesnorflow로 시작하는 딥러닝 입문 16기
- 강사님께서 지난 수업 내용 리마인드를 위해 GD, Batch, Learning rate, Vanishing Gradient 문제, Backpropagation 미분에 대한 복습을 진행하셨다.
- GD와 Backpropagation에서 미분을 왜 써야하는지는 이해했으나 계산하는 과정이 다소 복잡하여 복습이 필요할 것 같다.
- 복습 후에는 MLP(Multi Layer Perceptron), Activation Function(Sigmoid, Softmax, ReLu, Leaky ReLu, Maxout, Tanh 등을 학습했다.
- 분류 문제냐 회귀 문제냐에 따라 사용되는 활성함수가 다르고, 마지막 Layer에서 어떤 활성함수는 쓰이고 어떤 활성함수는 쓰이지 않는지 배웠다.
- 다양한 종류의 활성함수 개념과 언제, 어떻게 활용되는지에 대한 부분은 다시 복습하며 정리가 필요하다.
- 강사님께서 지난 수업 내용 리마인드를 위해 GD, Batch, Learning rate, Vanishing Gradient 문제, Backpropagation 미분에 대한 복습을 진행하셨다.
Netxt Week To Do List
- Fast campus 수업
- 6주차 과제 및 미니프로젝트2 제출하기
- 7주차 수업 완강하기
- Tensorflow로 시작하는 딥러닝 입문 수업 복습하기
- Python 공부
- Head First Python 완독하기(총 12장 중 10장까지 학습 진행 완료)
- 기타
- 연구 & 커리어 방향 설정하기(Computer Vision, AI Security, Big Data, Data Engineer)
- 영어논문 꾸준히 읽기(AI 기반 보안 연구, 최신 AI 연구 동향)
- AI 관련 논문에는 다소 어려운 수식과 개념이 많으므로 Survey 논문을 중심으로 논문 읽기를 시작할 계획
- 로켓펀치, 링크드인 이력서 내용을 정리, 업데이트하기