[TWIL] 9월 2주차 스터디

This Week

네이버 부스트캠프 AI Tech 6주차

강의 & 세션

이번 주차는 프로젝트를 위한 강의들이었다. Linux, streamlit 등에 대해 배웠다.
또한 NLP Task들에 대해 배웠다. N21, N2N, N2M 같이 출력 갯수로 Task를 분류하는 표현은 처음 들어봐서 검색해봤는데 교수님이 주로 사용하시는 표현 같았다. (전 기수들 포스팅이 잔뜩)

자연어 처리 문제 개관 — Application 관점 여기 교수님이 직접 작성하신 포스팅이 있는데 참고하면 좋겠다. 교수님이 글을 잘 쓰셔서 다른 포스팅들 또한 매우 도움된다.

프로젝트

대망의 첫 프로젝트 주차가 밝았다. NLP stage는 문장 간 유사도 측정 테스크를 푸는 프로젝트를 진행한다.
각 팀에는 4대의 V100 32G GPU 서버가 주어지고, 2주간 실험을 반복하며 성능을 개선하게 된다.

나는 우리 팀에서 비교적 linux 환경에 익숙해서 관련 트러블 슈팅 및 환경 세팅에 시간을 쏟았다.
유저별 conda 가상환경 세팅과 git 세팅 및 베이스 라인 코드 테스트 정도까지 했다.
팀원들은 서버가 제공되기 전 각자 로컬이나 캐글 환경 등에서 간단하게 모델 테스트를 진행하며 리더보드에 제출하였고 짧게나마 1등도 잠시 기록하였다.

다음 주는 추석 연휴라 재충전 및 모델 실험 시간으로 사용할 계획이다. 특히 나는 코드를 계속 돌려보며 자동화할 수 있는 부분을 찾아 적용해보려한다.
모델 실험에서는 데이터 증강 관련하여 구상한 아이디어들이 있어 이를 위주로 검증할 계획이다.

Text Analytics (고려대 강필성 교수님) 강의

8강 Seq2Seq 모델 강의와 Transformer 강의를 들었다. 부스트캠프 일정이 바빠 많이 듣지는 못했다.
아마 다음 주는 더 시간이 없을 것 같긴한데 강의 한개 정도는 들어서 꾸준함을 유지하려한다.
(참고로 교수님이 고려대 -> 서울대로 이직하셨다. 이제 유튜브 채널명도 서울대 산업공학과 연구실로 바뀌었다.)

PS & 알고리즘

이번 주에는 백준 2문제를 풀었다. 바빠서 자꾸 우선순위가 밀렸다.
특별한 알고리즘이나 자료구조가 필요하지는 않은 문제들이었다. 크게 만들기는 그리디하게, 막대기 문제는 단순한 수학적 구현이다.

• [백준 골드 3 크게 만들기] (https://www.acmicpc.net/problem/2812)
• [백준 실버 5 막대기] (https://www.acmicpc.net/problem/1094)

Next Week

• 네이버 부스트캠프 AI Tech 7주차
• 모델링 및 데이터 증강 실험
• Text Analytics (고려대 강필성 교수님) 강의
• 1일 1PS