KT 에이블스쿨 AI트랙 2기 8주차(9.13-9.16) 🖼

 

딥러닝 🖼

 

이번주에는 추석연휴를 제외한 4일동안 딥러닝에 대해 배우는 시간이었다. 

• 13일 : 일단 Sequential API, Functional API를 쓰는 방법에 대해 배웠다. 초반에는 Sequential API를 많이 사용했지만 나중에 배우는 것들을 하기 위해서는 Functional API에 익숙해져야 했다. 그리고 Sequential API, Functional API 각각 선형회귀, 로지스틱 회귀, 멀티 클래스 분류로 나누어서 쓰는 방법에 대해 배웠다.

	선형회귀 (Linear Regresssion)	로지스틱 회귀 (Logistic Regression)	멀티 클래스 분류 (Multi-Class Classification)
Output Layer activation	X or ‘linear’	‘sigmoid’	‘softmax’
comipile loss	mse	binary_cross_entropy	categorical_crossentropy

• 14일앞서 배운 function API, sequential API ,선형 회귀, 로지스틱 회귀, 멀티 클래스 분류를 바탕으로 hidden Layer 사용법에 대해서 배웠다. hidden Lager의 경우에는  activation= ‘relu’  를 써야했다. relu라 하면 0이하의 값은 0, 0보다 큰 값은 그대로 가져오는 것을 의미한다. hidden layer의 수와  node수를 조절하여 성능을 조절한다고 한다. hidden layer의 수라 하면 내가 추출하고자 하는 feature의 수준(level)이고 hidden 레이어의 노드 수라 하면 이전 레이어로부터 추출된 새로운 feature라고 생각하면 된다고 하셨다. 
• 15일
  Flatten, Early Stopping 에 대해 배웠다. Flatten(  keras.layers.Flatten()  ) 은 레이어의 shape를 1차원 형태로 변형하는 레이어고, Early Stopping의 경우 Epoch를 반복하다 특정 시점에 멈추게 하는 것으로 과적합을 방지하기 위한 방법이라고 하였다. 즉, 이번 수업은 앞서 배운 수업들을 바탕으로 이미지 레이어의 경우 2차원 레이어를 1차원으로 변경하는 방법과 Early Stopping 방법을 통해 과적합 방지와 validation_loss를 좀 더 증가시키는 방법에 대해 배우는 수업이었던 것 같다
• 16일앞서 배운 바탕으로 실습하는 시간을 가졌다. 물론 그 전에도 실습하는 시간을 가졌지만 ... 

 

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딥러닝🕺

 

이번 딥러닝 수업은 사실 몬가 실습위주로 흘러가는 식이라 지금은 몰 배우는가? 이걸 파악하는게 어려웠던 것 같다. 너무 물 흐르듯이 가서 그랬던 것 같다. 그래서 밑바닥부터 시작하는 딥러닝에 대해 따로 읽고 정리하고 있지만 시간 내는게 쉽지 않다. 일단 수업이 끝나면 지쳐서 누워버리거나 산책을 나가기에,,,( 근데 이 산책도 안나가면 내 다리는 제 역할을 못 할 것이다.. ) 그래서 그런지 노션에 정리하는것도 약간 중구난방으로 된 기분이라,, 맘에 안들긴하다,,, 찝찝쓰... 손보고 싶은데 손보기 애매한 기분이랄까ㅠ 

 

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이번주 스터디 📝

 

노션을 통해 사람들과 수업 내용을 공유하는 스터디

처지다 보니 같이 으쌰으쌰 하자는 의미에서 일정 노션을 만들었다. 각자 할 일을 쓰고 인증도 하기로 근데 사실 다들 바쁘다보니 잘 못쓰게 되는 것 같아서 아쉽다. 물론 나도 잘 안 쓰게 되더라 무언가 좀 더 큰 동기가 필요한 것 같다. 지금 나에게는.. 그리고 다른 스터디원분이 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1권만 읽는 것이 일단 좋다고 하셨다. 2권의 경우 RNN 내용이기에 처음 하기에 어렵다며.. 일단 밑바닥부터 시작하는 딥러닝을 읽어보는 것이 목표다. 

 

SQL 스터디

이번주 같은 경우에는 그렇게 문제가 어렵지 않아서 별거 없었다..ㅎㅎ