[Boostcamp 3주차] 피어세션과 학습 회고

Day - 11

피어세션

1. PyTorch 강의 1, 2, 3 리뷰
2. 당일 학습 Q&A
3. [필수 과제] Custom Model 개발하기 리뷰 계획
4. 프로젝트 코드 리뷰 계획
5. Dive to deel learning 스터디 시간을 다음 주 월요일로 조정
6. notion 용량 관리 위해 스터디 정리 페이지를 github에서 관리

학습 회고

이번 주차는 PyTorch 강의가 시작되어서 기대되는 마음에 학습을 진행했지만 짧은 시간에 많은 내용을 담기엔 어려운 부분이 있어서 강의에서는 간단하게 내용을 설명해주셨다. 그리고 과제의 양을 많이 내주신 것 같다. 과제를 새벽 4시까지 진행하면서 스스로 search하면서 스터디를 하다보니 많은 것을 알게되었던 것 같다. 하지만 대충 지나간 것들도 생각나서 나중에 다시 한 번 봐야할 듯 싶다.

 

Day - 12

피어세션

1. PyTorch 강의 4, 5 리뷰
2. 당일 학습 Q&A
3. https://aclanthology.org/, https://paperswithcode.com/, https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=en&vq=eng 를 참고하여 논문 정하기

학습 회고

Dataset과 Dataloader에 대한 강의가 진행되었지만 어제와 마찬가지로 강의에서는 간단하게 내용을 설명해주시고 과제에 쏟아주신 것 같다. 그래서 나도 과제에 시간과 노력을 쏟아부었고 dataset과 dataloader에 대해서 검색하고 고민하면서 좀 더 이해를 할 수 있었던 것 같다. 과제를 하다가 질문할 내용이 있어서 담당 멘토분에게 slack dm을 보냈는데 답장이 좀 늦는 것 같아 이 부분은 좀 아쉬웠던 점이 아닌가 싶다.

 

Day - 13

피어세션

1. PyTorch 강의 6, 7 리뷰
2. 필수 과제 1 리뷰 (하다가 끝남...)
3. 다음 주 월요일에 Dive into Deep Learning 스터디 , 필수과제2, 선택과제1 코드리뷰 진행 계획

학습 회고

오늘 Transfer learning와 MLOps에 대한 강의가 진행되었는데 실습을 많이 못했다... 중요한 내용이지만 이전에 1~5강까지의 내용이 아직 숙지되어있지 않기때문에 좀 더 스터디를 하고 바로 실습을 해봐야할 것 같다. 선택 과제를 진행하면서 Transfer learning에 대한 실습은 어느 정도 진행은 했으니 MLOps에 대한 스터디를 추가적으로 진행하면 될 것 같다.

 

당일 마스터 클래스에서 MLOps 도구, SQL, Cloud(AWS, GCP, AZURE), Spark, Linux + Docker + 쿠버네티스, AirFlow, MLFlow는 기본적으로 할 줄 알았으면 한다고 말씀하셔서 상당히 심란한 마음이 든다. 전문가만큼은 아니지만 한 번 사용은 해봐야겠다는 생각은 들지만 몸이 한 개라 가능할 지 모르겠다.

 

Day - 14

피어세션

1. PyTorch 강의 8, 9, 10 리뷰
2. 회고록 작성
3. 주말에 google meet을 사용하여 모각공을 진행하기로 계획
4. 코드 리뷰 대신 깃헙에 있는 코드를 1:1 리뷰해주는 것으로 변경

학습 회고

Multi-GPU는 colab에서 제대로 실습이 되지않아 학습이 부족한면이 있다. 반면 Hyperparameter Tuning은 선택 과제로 실습할 수 있는 기회가 있었지만 중요하지 않은 부분(?)이라고 하기엔 좀 그렇고..... 모델링을 마치고 최후에 성능을 높일때 하는 것이라 정확하게 숙지는 못했다.

 

Troubleshooting에 대한 강의는 에러(OOM)가 발생했을 떄 해결할 수 있는 방법을 몇 가지 유형을 예시로 들어 알 수 있는 시간이 되었지만 이외의 에러 같은 경우는 알아서 찾아보며 해결하는 능력이 필요하기 때문에 혼자 해결할 수 있게 노력하라고 한다.