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일상

코세라 Improving Deep Neural Networks 수료 코세라 Deep Learning 특화과정 중 두번째 강의이다. 강좌의 전체이름은 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization 로 강좌에서는 네트워크 성능을 안정화하고 개선하기 위한 대표적인 방법들에 대해 소개하고 있다. 총 3주 과정으로 구성되며 Initialization, Regularization, Gradient Checking, SGD, SGD with Momentum, RMSProp, Adam 등의 다양한 Optimization 기법들을 이해하고 파이썬 라이브러리(numpy, tensorflow) 를 사용하여 직접 코드로 구.. 더보기
코세라 Neural Networks and Deep Learning 수료 Andrew Ng 교수와 deeplearning.ai 가 코세라 플랫폼을 통해 제공하는 Deep Learning 특화과정 중 첫번째 강의이다. 첫번째 강의인 Neural Networks and Deep Learning은 총 4주 과정으로 구성되어 전반적으로 머신러닝의 MLP(Multi Layer Perceptron)에 관한 내용을 다루고 있으며, 네트워크의 순전파, 역전파, 파라미터 업데이트 과정을 자세하게 알려주고 이를 통해 로우레벨에서 직접 파이썬 코드로 구현해보는 과제를 수행하게 된다. Neural Networks and Deep Learning 에서 다루고 있는 내용은 아래와 같다. Neural Network Basics Logi.. 더보기
퇴사준비 최근에 나는 현재 다니고 있는 직장를 떠나기 위한 준비를 한다고 많이 바빴다. 그리고 그 준비가 성공적으로 끝났다! 2년전을 생각해보면, 나는 전공과 다른 커리어로 나아가는 것을 고민끝에 결정했다. 이 일이 재밌다는 경험과 잘할 수 있다는 확신과 잘해야된다는 각오로 현재 다니고 있는 직장에 입사해 우여곡절을 겪으며 2년이 흘렀다. 이 기간동안에 인공지능 비전기술을 활용한 웹서비스들을 개발해보면서 IT서비스에 필요한 인프라적인 부분 조금, 데이터관리, API 통신 등 소프트웨어 개발에 대한 전반적인 부분을 배울 수 있었던 것 같다. 개발자로서 분명 도움된 경험이었다. 다만, 인공지능에 대한 이론적, 기술적 이해도가 기대한 것보다 많이 성장하진 못한 것 같기도 하고, 인간관계에 대해 굉장히 실망적인 부분도 .. 더보기
코세라 Advanced Machine Learning 수료 Advanced Machine Learning 이라는 과정이름이 매력적(?)이어서 수강을 시작했다. 이 특화과정은 (1) Introduction to Deep Learning, (2) How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers, (3) Bayesian Methods for Machine Learning, (4) Practical Reinforcement Learning, (5) Deep Learning in Computer Vision 의 과목으로 구성되어있고, 나는 "Introduction to Deep Learning" 와 "Deep Learning in Computer Visi.. 더보기
코세라 Machine Learning 수료 코세라에서 가장 유명한 온라인강의 중 하나인 "Machine Learning" 강의는 세계적 AI분야의 대가인 Andrew Ng 교수님이 머신러닝에 대해 설명해주는 강의이다. 이 강의는 Specialization이 아닌 단일코스로 진행되며 총 11주정도의 학습내용으로 구성되어 있다. 2-9주차까지는 Matlab/Octave 툴을 사용하여 직접 코드를 구현하는 과제가 주어지며, 문제퀄리티가 강의에서 다루고 있는 내용을 조금더 확실히 이해하는데 큰 도움이 될만큼 좋았다. 강의에서 다루고 있는 머신러닝 관련된 내용은 아래와 같다. Linear Regression Logistic Regression Regularization Neural Networks - Represent.. 더보기
SQL 개발자(SQLD) 자격시험 합격 SQL의 기본 사용법, 데이터베이스, 테이블 설계 시 고려해야 할 부분에 대한 능력을 검증하는 시험으로, 아래와 같은 내용으로 시험을 보게 된다. 1. 데이터 모델링의 이해 데이터 모델 및 엔터티, 속성, 관계와 식별자의 종류 테이블 정규화 및 반정규화의 종류 및 그에 따른 성능비교 데이터베이스 구조 및 성능, 분산 데이터베이스 정의 2. SQL 이해 및 활용 관계형 데이터베이스에 대한 이해 DDL, DML, TCL 의 정의 및 종류 WHERE, 함수, GROUP BY, HAVING, ORDER BY 절 에 대한 사용법 SELF, INNER, OUTER JOIN 에 대한 정의 서브쿼리 및 윈도우 함수 DCL 의 정의 및 사용 절차형 SQL에 대한 이해 규칙기반/비용기반 옵티마이저의 이해 조인 수행 원리 .. 더보기
데이터 분석 준전문가(ADsP) 자격시험 합격 데이터 분석 준전문가, Advanced Data Analytics Semi-Professional (ADsP) 라고 데이터 산업 진흥원에서 주관하는 시험이며, 데이터 분석을 위한 데이터이해, 기획, 방법론, 분석기술을 전 범위에 걸쳐 개론 수준에서 이해하고 있는지 검증하는 시험이다. 때문에 배경지식이 없어도, 비전공이어도, 데이터분석경험이 없어도 의지만 있다면 한달 이내의 준비기간으로 충분히 합격할 수 있는 수준의 시험이다. 나같은 경우에는 이미 기본적인 내용을 알고있었고 회사에서 실무를 수행하고 있어서 2주의 기간동안 수월하게 준비했고 기출문제 두번 돌려보고 가뿐하게 합격했다. 사실 ADsP 를 공부하면서 데이터나 기술적인 분석방법은 "그냥 이런 것들이 있다~" 정도로 설명하고 있어서 크게 도움이 되지.. 더보기
코세라 머신러닝 case study 수료 코세라에서 제공하는 "Machine Learning Foundations" 강의를 이수하였다. 이번 강의는 개론 수준에서 머신러닝이 활용되는 대표적인 5가지 분야에 대해 알려준다. 각각은 Regression, Classification, Clustering, Recommendation, Deep Learing(Image Recognition) 이며, 분야별 Case Study는 다음과 같다. 집값예측하기 긍정/부정적 감정 분석하기 위키피디아 문서를 활용하여 유사한 인물들 찾기 개인화된 노래추천하기 고전 머신러닝을 활용한 이미지 분류와 딥러닝을 활용한 이미지분류 성능 비교해보기 딥러닝을 활용하여 유사한 이.. 더보기
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