반응형 컴퓨터 사이언스/딥러닝12 8주 동안의 회사 인턴 참가 후기 요약 1. 회사에서 무엇을 하였는가? 의료 이미지 Segmentation - 인공지능 공부(Model) 1) Segmentation 관련 모델 공부 2) Attention 공부 3) Pytorch로 위의 모델들을 직접 프로젝트에 가져와서 진행 - Data 1) Data Annotation : 400건 진행(with 다른 인턴) 2) Data Augmentation 2. 무엇을 했고 프로젝트를 진행하면서 어떤 어려움이 있었는가? 초음파 데이터 자체의 흐릿한 특성 --> Annotation의 어려움 & 모델도 경계를 잘 잡지 못함 , 적은 데이터 수. 3. 어떻게 해결했는가? 병원 자문 구하기, 초음파 관련 서적 공부, 직접 인터넷에서 의사 블로그 등 참고해서 공부, SOTA 모델 사용 + Attention.. 2019. 8. 10. [딥러닝 뉴비의 좌충우돌 일기] 내가 딥러닝을 공부했던 방법과 더 빠른 루트? ** 글을 쓰기 전에 적어두지만, 저는 딥러닝이라는 분야를 알게 되고 공부하려고 시도한 지 1년을 조금 넘긴 공대 학부생입니다. 저도 아직 뉴비지만 그래도 완전 맨 처음 이 분야를 접한 사람들에게 조금이라도 도움이 되고자 글을 씁니다! 혹시 더 좋은 정보가 있거나 틀린 내용이 있다면 지적 부탁드립니다! ** GPU 없어서 찡찡거림 주의 오늘 글의 주제는 "내가 딥러닝을 공부했던 방법"이다. 딥러닝 공부해야지, 직접 구현해봐야지라고 입으로만 노래를 부르면서 공부하던 시절이 있었고, 그렇게 하다가는 죽도 밥도 안될 것 같아서 방학 동안 회사 인턴으로 들어와서 좀 굴러보고 있다. 어찌저찌 삽질해서 나온 현 상태는 "CNN 기반의 Segmentation 분야 논문과 최신 코드를 읽고 내 프로젝트에 적용해볼 수 .. 2019. 7. 28. [딥러닝 뉴비의 좌충우돌 일기] 시작 나는 컴퓨터를 공부하는 학생이지만 아직까지는 아주 아날로그적으로 정보를 기록한다. 태블릿으로 필기를 해도 항상 종이로 다시 옮겨서 적는다. 그렇게 해야 기억이 잘 난다. 다른 과목들이야 그렇다쳐도 컴퓨터 분야는 오프라인으로 정리하니 불편한 점이 많다. 코드나 API 같은 건 사용 예시를 종이에 적어두기도 애매하고, 공부하면서 삽질했던 흔적이나 잊지 말아야 할 것들, 정리한 것들을 오프라인으로 기록했더니 정작 필요할 때 찾아보기가 쉽지 않다. 그래서! 블로그를 좀 이용해보려 한다. 내 블로그를 가꿔간다는 느낌도 좋은 것 같고, 잘 정돈된 블로그들을 보니 나도 이렇게 공부한 내용을 다른 사람들과 공유할 수 있으면 좋을 것 같다는 생각이 들었다. 그래서 뭐 거창하진 않더라도 꾸준하게 정보를 기록하는 게 중요하.. 2019. 7. 24. [cs231n] Lecture 4. Back propagation을 하는 이유와 Neural network의 직관적인 해석 어제 밤에 cs231n Lecture 4 Introduction to Neural Network를 듣다가 깨달음을 얻었다. 그 깨달음을 시간이 지나가기 전에 텍스트로 적어놓는다면 내용을 더 오랫동안 기억할 수 있을 것 같아서 글을 쓴다.나는 cs231n 강의를 듣기 전에 Coursera에서 그 유명한 Andrew Ng의 Machine Learning을 들었고 그 다음에 같은 사이트에서 같은 분이 강의하는 딥러닝 강좌 중 Neural Network와 Convolutional Neural Network 강의를 들었다. 듣다가 중간에 하차했다.그 이유는 1. 한 달에 한국 돈으로 5만원 정도를 내면서 강의를 들어야 하는데 시간이 여유롭지 않아 몇 개 밖에 듣지 못했다.2. Machine Learning에서 배.. 2018. 10. 23. 이전 1 2 3 다음 반응형