[AIFFEL 강남 2기] 4주차를 마무리 하며

연초에 아무 것도 모르는 상태에서 ADsP 공부하면서 가장 어려웠던 것이 바로 책에 나오는 수학 공식들이었다. 그래서 그때는 60점만 넘으면 되니까 버릴건 버린다고 수학 쪽은 대부분 포기를 했었다.

근데 돌고 돌아 드디어 아이펠 과정에서도 수학이 나오기 시작했다. 참고로 난 문과에 학부 때 전공도 상경계가 아니었던지라... 고3 이후로 수학 공부를 한 적이 없는데 난생 처음 태어나서 미적분 공부를 시작하니 이번 주도 시간이 훌쩍 지나간 것 같다.

[ Week 4. 수학을 모르면 AI를 제대로 알 수 없다. ]

📔 Fundamental 14. 딥러닝과 신경망의 본질

분명 한국말인데 독해하기 어려운 노드였다. 딥러닝과 머신러닝의 차이, 신경망에 대한 설명을 학습할 때까지만 하더라도 괜찮았는데 그 이후 부터는 조금 과장해서 철학 시간에 딥러닝을 배우는 느낌이었다.
갑작스럽게 등장한 용어(행동주의, 인지주의, 연결주의 등) 뿐만 아니라 딥러닝에 대한 본질을 다루는 개념들에 대해서 전반적으로 다시 한번 짚어보고 넘어가야할 노드라고 생각된다.

🍀 풀잎스쿨(DeepML)

손실함수(Loss Function)와 최적화(Optimizer)에 대한 개념을 다루었다. 강의를 여러번 예습하면서 손실함수는 어찌저찌 이해를 해서 수업에 참여 했는데, 갑자기 튀어나오는 수학적 개념들 때문에 최적화 부분은 제대로 이해하지 못하고 넘어갔다.
문과생에 비상경계 출신인 나에게는 지금까지 아이펠 수업 중에서 가장 난이도가 높은 수업이 바로 DeepML 풀잎인 것 같다. 그래서 수업이 끝나고 계속 고등학교 교과과정에서 배웠던 수학 개념을 다시 훑어보고 있는 중이다.

🥾 Exploration 3. 카메라 스티커앱 만들기

스노우, b612 같은 카메라 앱을 사용해봤다면 매우 다양한 스티커나 재미있는 영상 옵션들을 활용해봤을 것이다. 이번 노드는 이러한 기술들의 아주 기초 단계를 실습해보는 노드였다.
OpenCV를 활용해 실습으로 이미지에 왕관 스티커를 붙이고 프로젝트에서는 고양이 수염을 붙이는 걸 진행하였다. 아직 프로젝트를 다 완성하진 못했는데 기본적으로 이미지 파일의 특징과 다루는 법을 이해하고 있어야 프로젝트를 진행하기 수월할 것 같다.

📔 Fundamental 15. 딥러닝 들여다보기

시간이 흐를 수록 노드 - 풀잎스쿨이 유기적으로 연결되고 있다. 노드 혹은 풀잎스쿨에서 1차적으로 공부를 하고 100% 이해를 못하거나 까먹을거 같을 때쯤 다시금 등장해서 리마인드를 시켜주는 것이 아이펠 교육의 특징이다.
DeepML 풀잎스쿨에서도 다루는 신경망(Neural Network)에 사용되는 용어들을 이해하고, Numpy만을 이용해 딥러닝 모델과 훈련과정을 직접 구현해볼 수 있는 노드였다.
신경망에서 사용되는 개념(활성화 함수, 손실 함수 등)들을 이해하고 있어야 그것을 Numpy로 구현하는 과정을 이해할 수 있어서 해당 개념을 공부한 뒤 추후 다시 복습하려고 하는 노드이다.

🍀 풀잎스쿨(데이터 분석 기초)

두번째 수업은 판다스의 각종 메서드를 다루는 방법과 데이터 분석 기법을 동시에 공부하기 위한 목적으로 캐글의 타이타닉 데이터셋 EDA 자료의 맡은 부분을 정리하여 발표하는 형식으로 진행되었다.

🥾 Exploration 4. 작사가 인공지능 만들기

작사가 인공지능 만들기 프로젝트는 아이펠 과정에서 한번도 다루지 않았던 자연어 처리 방법에 대한 개념을 담고 있는 노드였다.
RNN, LSTM, 임베딩 등 처음 알게 된 개념들이 많았다. 또, 프로젝트를 진행하면서 정규 표현식을 활용한 데이터 전처리를 진행해 학습에 최적화된 데이터를 만드는게 중요한 부분이었다. 파이썬 풀잎 스쿨에서 간략하게 다루긴 했지만 실제로 코드를 실습해보는 건 처음이어서 많이 복잡하고 내 것으로 만드는데는 시일이 조금 걸릴 것 같다.

📔 Fundamental 16. 선형 회귀와 로지스틱 회귀

선형 회귀분석과 로지스틱 회귀분석에 대한 개념을 학습하는 노드였다. 개념들을 수학적으로 접근하니 손에 닿을 듯 말듯한 노드 진행이었다.
사이킷런을 이용해 실습까지 해보니 파이썬에서는 어떻게 활용할 수 있는지 이해할 수 있었다. 그렇지만 나는 아직도 코드는 이해가 안되는 것들이 더 많고 어렵다...

🍀 풀잎스쿨(나만의 글쓰기)

글을 쓰는데 시간이 점점 줄어들고 있다. 회고를 위한 템플릿도 거의 완성되었고 앞으로도 거기에 맞춰 한 주 동안의 공부 기록을 간결하게 작성할 예정이다.

벌써 4주차를 마무리하는 금요일이 되었다. 하지만 마무리라 쓰고 주말 공부, 발표 준비가 기다리고 있다고 읽는다.
이번 주는 딥러닝에 대한 이해, 자연어 처리 노드 등 노드를 하면서 가장 어려운 한 주였다. 특히, 딥러닝은 수학적 배경지식이 없으면 따라가기가 많이 힘들어 이번 주는 수업이 끝나면 대부분의 시간을 조금씩 미분 공부하는데 보냈다. 태어나서 처음 공부하는 내용이라 아직까지는 익숙하지가 않다.
다음 주 월요일에 있을 풀잎스쿨(DeepML) 발표 때문에 주말도 쉬지 않고 달릴 예정이다. 주말도 화이팅!!!

데이터 분석 실무 101