Boostcamp AI Tech (Day 007)

1. 강의

과제 1 사실 내가 틀린거고 데이터 짤려서 가져와진거고 코드 받아서 고쳐 썼더니? 아 해결
완다 운영진님이 들어와서 어떻냐길래 강의에서 안 알려준걸 과제가 이렇고저렇고 -> 말씀드려본다고 하셨다. 월요일에 week가 끝나는데 과제는 금요일에 마감? 이게 맞나 -> 마스터 클래스나 이럴 때 과제 해설을 보통 해줘서… 그렇게 됐다!
노션 -> 서류 공유
깃허브 -> 코드 공유 및 코드 리뷰 (커밋에서 메모추가)
노꾸(노션 꾸미기~✨)
깃꾸
코드리뷰 좀 함

멘토링을 했음 (멘토링
과제 1 그래프가 이상하게 생겼다… -> 다 넣지만 시각화때는 포인트 수 줄여서 시각화 해봐도 괜찮다!
수업다듣고 실습갔는데 좀 수업 제대로 들은건지 모르겠을정도로 실습이 어렵다 -> 그냥 난이도 조절을 못한걸수도있다..>! 이번 첫 개정된 강의이므로. -> 우리가 코딩구현을 못하는 걸 수도 잇다 -> 과제를 더 열심히하고, 과제코드 공유 좀 해라
선형분류기랑 소프트맥스분류기의 차이 -> 리니어는ㄴ 얼마나 유사한지에대한값 -> 송는 확률
힌지손실볼때 svm키워드를봣으면 찾아봐라좀…
딥러닝은 차원을 줄이는 방향. svm은 반대

실습자료 외우고 과제에어디까지써먹을수잇나봐라 얘네를언제써먹을수있을까 ㅇㅇ 강의 : 알고리즘~

비전+랭귀지 모델이 이젠…!
이미지보단 비디오
지도학습은 이미지를널엇을대 나온 예측값과 실제정답값을비교=손실함수계산 여기의 기대값(평균) 을최소화하는함수f를찾는것. 데이터셋은 xy롱ㅇㅇ
비지도학습 ml(kmeans,knn) /DL(autoencoder)
semi뭐?-sub 러닝(준지도) : 가장현실적! 데이터는많은데레이블된데이터가적다일때사용. y데이터가잇으면분류없으면복원…. 생성모델에서많이쓰임. 클ㄹ래스정보를어쩌다한번넣어줘서뭐…움…
자기주도학습 : 임의로문제를만들어서풀어.(이미지를잘라서섞고퍼즐맞추라그래.).이모델은 퍼즐력이생겼다…되게어려운걸풀었더니 이미지자체를이해하게됨. 아 사람은 머리아래몸통아래다리가잇구나! 근데이걸 레이블없이…굉장히좋은중간모델이된다. ~직쏘퍼즐 얘로부터쉽게다른애로전이학습가능
강화학습 : 최대강화를받을수잇는걸생각해서선택.미래보고. 크로스엔트로피의역수또는 어큐러씨를보상으로넣으면…됨. —–여까지기본
메타러닝 -연속학습
전이학습?

나중에이걸뭔학습으로풀어야하맂고민해야함큰그림보는법을알앗음한다.)