[AI 부트캠프] DAY 86 - 딥러닝 프로젝트 11

[오늘의 일지]

딥러닝 프로젝트 - 프로젝트 최종 리뷰

[상세 내용]

프로젝트 최종 리뷰

얻어가는 부분

- 기존에는 tensorflow를 이용한 딥러닝 모델을 많이 사용했었는데 이번에는 pytoch를 이용해서 모델을 사용함으로써 원리적인 측면에서 더 복습이 잘 되었던 거 같습니다. 또 데이콘만 하다가 캐글을 하다 보니 처음에 캐글 노트북을 사용하는 것이나 제출하는 부분에서 익숙하지 않아서 어려운 부분도 많았지만 코드를 공유하거나 디스커션을 통한 어려움을 공유하는 것이 활발해서 공부를 하는데 도움이 많이 된 거 같습니다. 특히 전처리 부분에서는 지금까지 공부하면서 생각하지도 못해봤던 수동 가중치를 주는 법이나 메모리를 관리하는 법 등과 같이 최적화를 하는 방법은 정말 도움이 많이 된 거 같습니다. 또 shift 함수를 사용하거나 scheduler와 같은 모듈을 활용하는 것도 다른 사람들의 코드를 참고하면서 자연스럽게 배운 거 같아서 좋았습니다. 마지막으로 데이터가 다양성과 전문성이 있어서 새로운 도메인에 대한 지식을 얻어갈 수 있었던 거 같습니다.

 

아쉬운 부분

- 전처리 부분에서는 여러 가지로 많이 배웠지만 캐글의 자체적인 제출 시스템이 현재 시험단계에 있는 거 같아서 오류가 많이 발생했습니다. 그래서 모델을 구축하고 여러 가지 성능을 평가하기 위해서는 결과가 있어야 어느 정도 수정을 하고 다른 모델도 사용해 보기도 하면서 더 다양한 방법을 찾아봤을 텐데 그러지 못한 부분이 많이 아쉬웠습니다. 위에서 새로운 데이터에 대해서 지식적인 측면에서 얻어갈 수 있어서 좋았다고 했는데 사실 언어의 장벽이 존재해서 이해하는데 더 어려움이 있었던 것은 사실입니다. 그래서 영어 공부를 더 꾸준히 해주면 좋겠다고 생각했습니다.

 

[마무리]

 이제 딥러닝 프로젝트가 끝났고 내일부터 본격적으로 트랙학습을 할 거 같습니다. 저는 트랙학습으로 CV를 선택했는데 이미지나 영상과 같은 부분에 여러 가지 모델을 이용해서 분석하고 다양한 예측을 할 수 있다는 부분이 정말 흥미로운 거 같아서 선택하게 되었습니다. 트랙학습을 통해서 제가 앞으로 관련 분야를 선택하는데 도움이 많이 되었으면 좋겠습니다.