반응형 컴퓨터 사이언스65 190818 알고리즘 스터디 1. 3시간동안 정해진 문제 풀기(1:50~4:50) (3/8 풀기 성공) - 스터디 내용 - A번 문제의 경우 해설 듣고 외적을 통해 쉽게 풀 수 있었다. 외적 복습하자. - 그냥 각각 x, y, z에서 자기 빼고 나머지를 순서대로 곱하고 뺀다는 느낌으로 기억하면 됨. 반시계가 +, 시계가 –임. - B, F번 문제는 정말 쉬운 수학 문제였으므로 패스(그냥 에라토스테네스의 체, 피보나치) - C번 문제는 나는 segment tree로 구해서 풀었는데, Disjoint set을 이용해서 부모 업데이트 하는 식으로 다시 풀어봐야 함 - D번 소각로는 특정 구간의 값을 0으로 바꾸는 맨 첫 번째 연산을 lazy propagation으로 구해야 한다고 함. 이거 공부해야 함. 그거 말고 나머지는 queue로 .. 2019. 8. 19. 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. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 17 다음 반응형