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오늘은 이번 주 화요일이 나온 과제들을 코드리뷰하는 시간을 가졌습니다!
다음은 각 함수별 캠퍼님들의 방식을 간략히 정리한 것입니다. 혹시 다른 신박한 방법이 있다면 자유롭게 수정해주세요!

Text Processing

normalize

• lower()로 소문자로 바꾸고 split()을 사용해 단어를 추출한다. 그 후 join을 사용하여 결과값을 생성한다.
• split()과 split(" ")의 차이 : 샐리님 이슈 참고 #14

no_vowels

• looping을 돌면서 제거한다.
• filter함수 혹은 리스트 컴프리헨션+조건으로 해서 모음 외의 영문자만 필터링한다.
  • filter나 labmda는 레거시된 함수라서 가독성 좋은 리스트 컴프리헨션이 더 나을 것 같다.
• input_string을 처음부터 소문자로 바꾸면 더 좋을 듯!

Text Processing 2

nums_to_words

• try-except를 사용해 int로 변환할 수 있을 때만 num이라는 리스트 반환한다.
• 숫자-영단어 대응 딕셔너리를 생성하여 변환한다.
  • string 모듈을 사용하여 숫자 문자열을 받아 zip과 같이 써서 dict 생성
• 인덱스가 숫자이므로 이에 대응한 리스트를 생성하여 대응시킨다.

to_camel_case

• _이 없으면 원 문자열을 바로 반환한다.
• flag를 세워서 _ 있는지 없는지 고려한다.
• 단어를 쪼개서 title()을 사용해 camelCase로 변환한다.
  • 하지만 어짜피 한 단어이기에 capitalize()가 조금 더 적절해보인다.

Baseball

main

• flag변수를 아에 while문의 조건문으로 넣는 게 더 깔끔하다!
• while True 보다는 while 조건문을 더 많이 쓰자. 내가 모든 경우의 수를 고려할 수 있지 않는 이상은!
• input()을 받을 때만 while을 씌운다.
• flag 변수를 이름 그대로 쓰는 것보다는 의미를 내포한 네이밍이 더 가독성이 좋을 것 같다. 예를 들면, 게임 종료에 관한 flag변수이면 is_game_over 이런식으로!

get_strikes_or_ball

• zip()을 써서 값이 같으면 strike 처리하고 set을 사용해 공통 숫자 개수를 뽑아 거기서 strike를 빼줘서 ball을 구한다.
• 중첩 for문을 돌리면서 자리가 똑같으면 strike 아니면 ball 처리를 한다.
• 아에 strike와 ball을 따로따로 처리하는 코드를 구현한다.

NBSP

U+00A0
NO-BREAK SPACE
 

줄 바꿈 없는 공백 또는 단어 잘림 방지 공백 이라고 불리운다
공백 문자의 한 형태로 현 위치에서 자동 줄 바꿈(워드랩)을 막는데 쓰인다

백문이 불여일견

첫번째 문장은 NBSP 로 이루어져 있기에 중간에 새로 SPACE 가 입력되어 그 줄의 빈칸이 부족해지는 경우, 뒤에 NBSP 로 연결된 모든 단어가 줄바꿈 되는 것을 볼 수 있다

두번재 문장은 SPACE 로 이루어져 있기에 중간에 새로 SPACE 가 입력되어 그 줄의 빈칸이 부족해지는 경우, 맨 마지막 단어만 줄바꿈 되는 것을 볼 수 있다

=> 아마 이러한 특성때문에 단어 잘림 방지 공백 이라고 부르는 것 같다

실험

NBSP = chr(0x00A0)
print(NBSP)  # 
print(' ')  # 
print(NBSP == ' ')  # False

f = open("test.txt", 'w')
f.write("This" + NBSP + "is" + NBSP + "NBSP" + '\n')
f.write("This" + ' ' + "is" + ' ' + "space" + '\n')
f.close()

f = open("test.txt", 'r')
while True:
    line = f.readline()
    if not line:
        break
    print(line.strip())
    print(line.split(' '))
    print(line.split(NBSP))
f.close()
"""
This is NBSP
['This\xa0is\xa0NBSP\n']
['This', 'is', 'NBSP\n']
This is space
['This', 'is', 'space\n']
['This is space\n']
"""

test.txt

test.txt 에 써진 내용을 textdeit 에다가 복사 붙여넣기 하면 다음과 같이 전혀 차이가 없어 보인다

그러나 이를 다시 pycharm 에 복사 붙여넣기 하면 NBSP 가 보인다

신기하다~

🙌 질문자

• 펭귄 @CoodingPenguin

❓ 질문 내용

회귀 분석에서 손실함수로 사용되는 L2-Norm은 예측오차의 분산을 가장 최소화하는 방향으로 학습하도록 유도합니다.

• 확률론 맛보기 p.3에 위와 같은 말을 볼 수가 있는데, 예측오차라고 한 게 아니라 예측오차의 분산으로 설명한 이유가 있을까요? 왜 예측오차 최소화가 아니라 예측오차의 분산을 최소화하는지 궁금합니다.

📄 참고 자료

• [DAY 9] 확률론 맛보기 p.3

🙌 질문자

• 히스@Heaseok-Jeong

❓ 질문 내용

SGD 에서 미니배치를 사용하는 방법에 대해 궁금한게 있습니다.

SGD는 전체 100개의 데이터에서 1) 랜덤하게 20개만 사용하여 1 에포크 돌린다는 말일까요? 아니면, 2) 랜덤하게 20개씩 5세트로 (다른 세트에 중복 불가) 나눠서 1 에포크를 돌린다는 말일까요?

✅각오 후보 투표 결과

• 우리나이에 늦은건 키즈 모델 뿐!
• 초심과 맥심을 잃지말자 ^^

❓질문

[서폿] / numpy pandas python 실습은 어떻게 진행하고 있나요?

• [All]
  대체적으로 중요하다고 생각되는 것만 따라치고 있습니다 by [All]

[엠제이] / 균등분포에서 확률분포로 만들기 위해 구간을 2로 나누는 것은 왜 그럴까요?

• [???]
  균등분포에서 확률분포는 큰값 - 작은 값 이므로 기댓값을 구하기 위해서 인 것 같습니다

[히스] / Q1 경사하강법 y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 에서 왜 dot 연산을 사용하는 것일까요?

• [원딜]
  y = ax + b 를 만드는 것이고, x(x_1, x_2) 로 이루어져 있는 선형결합이라고 볼 수 있습니다
  따라서 행렬곱으로 표현했다고 볼 수 있습니다

[히스] / Q2 경사하강법 y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 신경망에서 input, output 모양이 다른가요?

• [펭귄]
  앞의 코드의 y값은 x에 대한 지도학습에서의 정답셋이므로 신경망과는 다른 느낌인것 같습니다

• [후미]
  y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3
[1, 2]:W
3: b
  라고 할 수 있습니다

• [엠제이]
  y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3: label
  for 문(epoch)을 돌면서

• [원딜]
  

[엠제이] / 왜도의 사용목적

• [원딜]
  분포의 쏠림을 뜻하며 균형이 잘 맞지 않는 것을 뜻합니다
  왜도가 큰 경우에 log를 씌우면 이를 완화시켜줄 수 있습니다

[엠제이] / 조건부 기댓값은 L2-norm 을 최소화하는 함수와 일치한다...?

• [All]
  교수님께서 수학적으로 증명이 되었다니... 그러려니 한 느낌입니다

[히스] 조건부 확률이 정확히 뭘까요?

• [원딜]
  P(y) : 전체 공간 S에서 사건 y가 일어날 확률
  P(y|x) : 전체 공간 S->x 만큼의 공간으로 줄인 공간에서 사건 y가 일어날 확률

[원딜] / i.i.d
Independent Identically Distributed
서로 독립이고 동일한 분포를 따른다는 뜻입니다

✋제안

• 코드리뷰 깃헙
  컨벤션을 정하고 baseball, morsecode 업로드 하자
  그러나... 이후에 과제에 코딩과제가 안나온다면...
  그러니 코딩과제가 나올 때 다시 생각해보자

• TMI 세미나
  월, 수 / 1분 씩
  다음주 월요일은 히스님, 수요일은 샐리님이 하시는 걸로 되었습니다!

🎉TMI 세미나

후미 님에 대해서 많은 걸(?) 알게 된 유익한 시간이었습니다!!!

❓질문

히스

• Intercept / Bias 관련 질문 #24
• 벡터간 유사도와 내적 관련 질문 #21
• SGD 에서 미니배치 관련 질문 #23

후미

• 부동소수점 처리 관련 질문 #22

엠제이

• 벡터의 미분 관련 질문 #25

🎉TMI 세미나

원딜 님에 대해서 많은 걸(?) 알게 된 유익한 시간이었습니다!!!

🙌 질문자

• MJ @mj950425

❓ 질문 내용

• 해당 이미지에서 별표 위에줄에 Xik가 맞는지 Xki가 맞는지 헷갈립니다.. 벡터를 미분하면 transpose된다고 했는데 저 부분은 어떻게 생각해야할지 모르겠네요
  

🙌 질문자

• 히스 @Heeseok-Jeong

❓ 질문 내용

• Generator 코드에 있는 yield가 정확히 어떻게 동작하는 것인지, 어떻게 메모리를 할당하고 하는지가 궁금합니다.

📄 참고 자료

• [DAY 3] 파이썬 기초 문법 Ⅱ - Pythonic Code PPT, p.34

TESt

🙌 질문자

• 히스@Heeseok-Jeong

❓ 질문 내용

• 앞으로 계속 쓰일 파이썬의 테스트 모듈 unittest 에 대해 자세히 알아봐용!
• 테스트 Class 작성법은 어떻게 하나요?
• assertEqual 함수만 사용하면 되나요?

📄 참고 자료

• https://docs.python.org/ko/3/library/unittest.html

🙌 질문자

• MJ @mj950425

❓ 질문 내용

• 해당 그림에서 lilihood_mu를 어떻게 해석해야할지 모르겠습니다.

🙌 질문자

• 히스@Heeseok-Jeong

❓ 질문 내용

• CNN 과 MLP 가 어떤 차이를 갖는지 잘 모르겠습니다.

🙌 질문자

• MJ @mj950425

❓ 질문 내용

• a = -5 ~ 256 사이 숫자로 선언하고 b = -5 ~256 사이 숫자로 선언하고 a is b 를 찍으면 True가 출력되는데 Hash Table을 써서 같은 곳을 바라보게 하는 건지?

📄 참고 자료

• [DAY 2] 파이썬 기초 문법 - Conditionals and Loops PPT, p.8

🙌 질문자

• 펭귄 @CoodingPenguin

❓ 질문 내용

• set의 요소 제거 메서드인 remove와 discard의 차이가 궁금합니다! 강의에서는 특정 요소를 제거하고 반환값은 없는 그런 형태인데 둘의 차이가 있는지 궁금해요!

📄 참고 자료

• https://docs.python.org/ko/3/library/stdtypes.html?highlight=set#set-types-set-frozenset

🙌 질문자

• MJ @mj950425

❓ 질문 내용

• 몬테카를로에서 앞에 1/b-a는 왜 나눠주는가

🙌 질문자

• 펭귄 @CoodingPenguin

❓ 질문 내용

• 몬테카를로 방법을 활용하여 원주율에 대한 근사값을 어떻게 구할 수 있을까요?

📄 참고 자료

• [DAY 9] 확률론 맛보기 Further Question

🙌 질문자

• 원딜 @changwoomon

❓ 질문 내용

• softmax 함수의 output이 실제로 확률인지 실제로 확률은 아니지만 확률의 성질들을 만족해서 확률처럼 해석이 되는 것인지가 궁금합니다!

📄 참고 자료

• [DAY 8] 딥러닝 학습방법 이해하기 p.6
  

🙌 질문자

• MJ @mj950425

❓ 질문 내용

• list는 iterator가 아닌가?
• iterator와 iterable의 차이점은?
  

파이썬 문법 기본적으로 알고 있었지만 잘 몰랐던 부분을 알고 있어서 좋았다. - 히스

• 리스트 복사할 때 [:]을 사용해서 복사하는 것
• % string, format 함수, f-string 등 다양한 포매팅 방식
• 최성철 마스터님의 Coding Convention

Git, Cmder, Jupyter, VSCode 등 도구 사용법을 익힐 필요가 있다. - 원딜

• Git 강의는 생활코딩의 GITn 시리즈추천
• 시중에 책도 출판되었습니다!

🙌 질문자

❓ 질문 내용

$$A_\mathit{12}$$

💡TED 세미나

후미 님의 파병 스토리
원딜 님의 기초 통계(순한맛)
에 대해 알 수 있었던 좋은 시간이었습니다!!!

❓질문

엠제이

• 데코레이터 @ / 행렬곱 @
  • 데코레이터는 함수위에 붙여지는 것이며
    여기 변수 사이에 쓰인 것은 행렬곱(dot)을 뜻합니다

펭귄

• 원핫 인코딩은 왜 쓰는 걸까요?
  • 소프트맥스는 훈련 때 사용하고
    원핫은 model.predict(x) 처럼 학습된 모델을 가지고 추론할 때 사용합니다

후미

• 퍼셉트론에서 선형함수가 비선형함수가 되는건가요?
  • XOR 해결을 위해서 활성함수를 도입했습니다
    선형함수는 계속 쌓아도 선형일 수밖에 없기 때문에 비선형적인 문제를 풀지 못합니다
    그래서 활성화 함수는 비선형으로 사용합니다
    그레디언트 벡터관점에서는 꼬부라뜨렸다, 폈다를 반복하는 것으로 보면 될듯합니다

🎉TMI 세미나

서폿 님에 대해서 많은 걸(?) 알게 된 유익한 시간이었습니다!!!

🙌 질문자

• 펭귄 @CoodingPenguin

❓ 질문 내용

• 분류 문제에서 softmax 함수가 사용되는 이유가 뭘까요?
• softmax 함수의 결과값을 분류 모델의 학습에 어떤식으로 사용할 수 있을까요?

📄 참고 자료

• [DAY 8] 딥러닝 학습방법 이해하기 Further Question

🙌 질문자

• 샐리 @bsm8734

❓ 질문 내용

s = "Hello    World"
s.split()     # ['Hello', 'World']
s.split(' ')  # ['hello', '', '', '', 'World']

• 둘의 차이가 나는 이유가 무엇일까요?

📄 참고 자료

• 파이썬 표준 라이브러리

🙌 질문자

• MJ@mj950425

❓ 질문 내용

• [AI Math 7강] 수업 자료중 p23 에 있는 식에 '딥러닝 모델의 가중치를 θ라 표시 했을 때 분류 문제에서 소프트맥스 벡터는 카테고리분포의 모수(p1,…, pK)를 모델링합니다' 라면서 아래의 식이 있습니다.
  

• 1. 여기서 말하는 p와 θ는 뭔가요? 위식에서 θ는 모수가 아닌가요?
• 2. 위 식은 교차엔트로피 오차에서 온식 같은데 그럼 왜 '-'가 빠졌나요?

📄 참고 자료

• 2번 교차엔트로피 참고 링크

✋제안

[엠제이] / 자유롭게 슬랙에 카톡하듯이 질문했으면 좋겠습니다!

[서폿] / 모더레이터가 모두 적는 것 보다는 피어세션에서 질문자, 답변자가 구글독스에 짤막하게 정리하는 것이 더 효과적일것 같습니다!

[펭귄] / Futher Question 은 피어세션에서 다함께 얘기해보면 좋겠습니다!

❓질문

[펭귄] / 몬테카를로 방법을 활용하여 원주율에 대한 근사값을 어떻게 구할 수 있을까요?

• [엠제이]
  정사각형안에 직접 점을 찍어보는 방식으로 근사시킬 수 있습니다
  https://statkclee.github.io/r-algorithm/r-monte-carlo-pi.html

[히스] / 표본분산을 구할 때 N 이 아니라 N-1 로 나누는 이유가 무엇일까요?

• [펭귄]
  https://m.blog.naver.com/sw4r/221021838997
  일반적으로 파라미터 예측치의 자유도는 파라미터를 예측하기 위해
  중간과정에서 사용되는 파라미터의 수를 전체 독립적인 정보의 수에서 빼줘야 한다고 합니다
  그러한 예로써, 샘플 분산은 N-1 자유도를 가지는데,
  이유는 N개의 랜덤 정보에서 중간 과정에서 샘플 평균을 구해서 샘플 분산을 구해야 하기 때문에
  그 파라미터 개수인 1개를 뺀 N-1 이 된다고 합니다

• [샐리]
  https://m.blog.naver.com/ao9364/222023124818

[펭귄] / 분류 문제에서 softmax 함수가 사용되는 이유가 뭘까요?

• [샐리]
  https://lv99.tistory.com/7

[샐리] / 엔트로피가 뭘까요?

• [서폿]
  http://melonicedlatte.com/machinelearning/2019/12/20/204900.html
  http://melonicedlatte.com/machinelearning/2019/12/20/204900.html

• [샐리]
  (0.5, 0.5) = 엔트로피가 높다
  (0.1, 0.9) = 엔트로피가 낮다

[서폿] / min-max scaling 이 뭘까요?

• [서폿]
  https://wotres.tistory.com/entry/min-max-scaling-%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95-in-python?category=930448

[원딜] / 소프트맥스를 확률로 해석하는 건가요? 의도적으로 그렇게 만든 것일까요?

• [All]
  그런것 같습니다...

[샐리] / ReLU

• [펭귄]
  기울기 소실 문제를 해결하는 것 같습니다
  Leaky ReLU 도 같이 알아보면 좋을 것 같아요

[펭귄] softmax 함수의 결과값을 분류 모델의 학습에 어떤식으로 사용할 수 있을까요?

• [서폿]
  값을 키우는 거니 역전파가 더 잘되는 것 같습니다...?

[샐리] / 파란색 점들이 의미하는 바가 뭘까요?

• [엠제이]
  http://norman3.github.io/prml/docs/chapter01/5

🎉TMI 세미나

엠제이 님에 대해서 많은 걸(?) 알게 된 유익한 시간이었습니다!!!

🙌 질문자

• 펭귄 @CoodingPenguin

❓ 질문 내용

• 최대가능도 추정법에서 가능도함수를 정의하고 가능도함수를 모수에 대해 미분했을 때 0인 지점을 최대 즉, 극대값이라고 생각해 해당 모수를 추정하는 것으로 알고 있습니다. 근데 엠제이님이 남겨주신 질문을 곰곰히 생각해보니 가능도함수가 위로 볼록이라는 전제가 있어야할 것 같은데, 가능도 함수는 항상 위로 볼록할까요?

📄 참고 자료

엠제이님과 이야기 나눈 슬랙 쓰레드 내용입니다.

• 엠제이: 카테고리 분포의 최대 가능도 모수 추정에서 왜 미분 한 값이 0 이 될 때가 모수가 가장 커지는 걸까요? 정규분포 베르누이 카테고리 전부 미분 해서 0 이 될 때를 찾는 것 같은데 0 이 될 때 모수가 가장 크다는 것에 대한 증명이 안써있네요..
• 펭귄: 결론부터 말하자면 극점을 찾기 위해서 입니다! 미분을 했을 때 그 값이 0이 되는 지점은 극대/극소점이기 때문에, 가능도함수를 어떤 모수에 대해 미분을 했을 때 0이 될 때의 그 모수의 값이 가능도함수를 최대로 하는 모수이기 때문에 0이 될 때의 모수를 찾는 것입니다! 약간 횡설수설했는데 요약하자면 "가능도함수가 최대가 되는 모수 x를 찾아야한다.", "가능도함수를 모수 x로 미분을 했을 때 0이 되는 지점을 찾는다. = 가능도함수의 극대점을 찾는다.", "이 때의 모수 x가 우리가 추정하는 모수이다." 라고 생각하시면 될 것 같습니다!
• 엠제이: 우선 답변 감사합니다! 2가지 궁금증이 있는데
  1. 극대 값이 최댓값을 보장할 수 있을까요?
  2. 극소 값이 아니라 항상 위로 볼록해서 극대 값만 나올까요?
• 펭귄: 저도 미적분을 오랜만에 봐서 헷갈리네요..ㅠㅠ 일단 미적분학 책 피고 다시 봤는데 제가 이해한 바는 다음과 같습니다.
  • 극대값은 최대를 보장할 수 있습니다. 극대값이라는 게 가장 큰 값이라는 의미라서. 참고로 제가 보는 책에서의 극대/극소값은 모두 local입니다. 또한, 미분=0일 때 극대/극소가 될 수 있는 후보군(critical point)라고 합니다. 이게 극대값/극소값이라고 하려면은 해당지점을 기준으로 부호가 바뀌어야합니다.
  • 저도 이 부분이 참 궁금한게 극대값이 나오려면 항상 가능도함수가 위로 볼록이다라는 이야기가 있어야할텐데.. 그러니까 미분=0일 때 극대값이다라는 이야기가 나올텐데 이 부분은 피어세션 때 같이 이야기 해보면 좋을 것 같습니다.

🙌 질문자

❓ 질문 내용

• 선형 함수가 뭐고 비선형 함수는 뭐죠?
• 선형함수가 활성화 함수를 통과하면 비선형이되다던데 왜 비선형 함수로 바꿔요?

🙌 질문자

• 펭귄 @CoodingPenguin

❓ 질문 내용

• PPT기준 소프트맥스 함수와 원-핫 인코딩의 차이가 무엇인가요?

📄 참고 자료

• [DAY 8] 딥러닝 학습방법 이해하기 - p.7 - 8

🙌 질문자

• 후미 @opijae

❓ 질문 내용

• Generator를 쓰면 메모리를 좀 더 효율적으로 쓸 수 있다고 하던데 이처럼 언제 메모리를 고려하면서 개발을 해야할까요?

역행렬이 존재하기 위한 조건

1. 행과 열의 숫자가 같아야 한다.
2. 행렬식(determinant)이 0이 아니어야 한다.

두 조건을 모두 만족할 때 역행렬을 구할 수 있습니다.

n x n 정방행렬 A가 다음과 같습니다.

행렬 A의 역행렬은 다음과 같이 정의됩니다.

여기서 로 Mij는 행렬의 소행렬식 입니다.

• 2번 조건을 만족하지 않는 경우

• 1번 조건을 만족하지 않는 경우

행렬 A가 n x m 행렬이고, n과 m이 다를 때(행과 열의 숫자가 다를때) A의 역행렬은 존재하지 않습니다.

더 나아가 A가 n x m행렬이고 n과 m이 다를때는 와 중 하나는 역행렬이 존재하지 않습니다.

이에 따라 무어-펜로즈(Moore-Penrose) 역행렬 $A^{+}$는 다음과 같이 정의됩니다.

🙌 질문자

• 히스@Heeseok-Jeong

❓ 질문 내용

X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
X_ = np.array([np.append(x, [1]) for x in X]) # intercept 항 추가

1. X 행렬을 X_ 행렬로 만드는게 기존 X 행렬에 인터셉트 (Y = XA + b에서 b) 에 대한 처리도 같이 하기 위해 넣었다고 이해했는데 맞을까요??

2. 이 때 넣는 값이 왜 1이 돼야하는지 궁금합니다.

반갑습니다

🙌 질문자

• MJ @mj950425

❓ 질문 내용

• 데코레이터@ 와 행렬곱 @는 어떤 차이가 있는가?

🙌 질문자

• 히스@Heeseok-Jeong

❓ 질문 내용

• test 데이터를 valid 과정에서 사용하면 치팅이 된다고 하는데 왜그런걸까요? 파라미터를 안바꾸면 치팅이 아니지 않을까요?

🙌 질문자

• MJ @mj950425

❓ 질문 내용

• adadelta는 G를 구할 때 합을 구하는 대신 지수평균을 구해 메모리와 연산량을 줄인다고 알고 있습니다.
  어떻게 이 '지수 평균'을 통해 줄어드는지 궁금합니다.

🙌 질문자

• 히스@Heaseok-Jeong

❓ 질문 내용

• 내적을 이용하면 벡터간 유사도를 측정할 수 있다고 수업에서 들었는데요.
• 1. 벡터간 유사도가 뭘까요?
• 2. 내적으로 어떻게 알 수 있을까요?

2주차가 시작되었습니다 / 이번주도 모두 화이팅입니다!

👀 회고

히스 (희석님) @Heeseok-Jeong

• 윤스테이 시청
• 알고리즘 공부 조금
• 친구랑 걸어서 광안리 구경

하셨습니다

후미 (재혁님) @opijae

• 개인 프로젝트
• 롤챔스 시청

하셨습니다

펭귄 (소현님) @CoodingPenguin

• 잠
• 유튜브 시청 (주제: 슬라임)

하셨습니다

샐리(수민님) @bsm8734

• 블로그 만드는데 자꾸 에러, 잠을 못잠
• 그것이 알고 싶다 / 오! 삼광빌라 시청

하셨습니다

엠제이 (민준님) @mj950425

• 잠을 못잠
• 친구랑 술
• 논문 스터디
• 넥슨 데이터 분석 인턴 대비
• 블로그 꾸미기

하셨습니다

원딜 (창우님) @changwoomon

• 올빼미형 -> 아침형 인간 부작용
• 유튜브 시청 (주제: 더 지니어스 feat. 장동민)

하셨습니다

서폿 (홍균님) @keepRainy

• 유뷰티 시청 (주제: 실화탐사대)
• 봉사활동

하셨습니다

❓질문

• 샐리님의 np.array Slice Indexing 관련 질문
• 서폿님의 NBSP 관련 질문

📝학습정리 리뷰

• 엠제이 : https://minjoon950425.tistory.com/
• 후미 : https://www.notion.so/68b7e21a669c439d9e985655a5c0b606?v=6cda9d3b5e824db8b57ffb700874b190
• 펭귄 : https://cooding-penguin.netlify.app/boostcamp/day4-20210121/
• 원딜 : https://github.com/changwoomon/Boostcamp-AI-Tech/blob/main/Week%201/%5BDay%205%5D%20%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EC%9C%BC%EB%A1%9C%20%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%20%EB%8B%A4%EB%A3%A8%EA%B8%B0.ipynb
• 히스 : https://heeseok-jeong.github.io/
• 샐리 : https://bsm8734.github.io
• 서폿 : https://gglifer-cs.tistory.com/163?category=836569

🙌 제안

✅ TMI 세미나 by @changwoomon

• 피어세션 마지막 10분 (3:20 PM 부터)
• 자기소개 + QnA (익명카톡방, 오픈카톡방 링크로)
  • 자기소개 = 공통질문 2개 + 본인 TMI (노코멘트 가능)
    • 질문 1. 가장 본인에게 영향을 끼친 사건과 인물을 서술하시오(150자 이내)
    • 질문 2. MBTI
• 일정
  • 화(1/26) / 원딜
  • 수(1/27) / 서폿
  • 목(1/28) / 후미
  • 금(1/29) / 엠제이
  • 월(2/1) / 펭귄
  • 화(2/2) / 샐리
  • 수(2/3) / 히스

🙌 질문자

• 후미 @opijae

❓ 질문 내용

• p(y|x)는 조건 부 확률이라 하던데 정확한 개념을 모르겠습니다.

🙌 질문자

• 히스@Heeseok-Jeong

❓ 질문 내용

• 오늘 과제 baseball 에서 mock 설치 (conda install mock) 을 하지 않으면 테스팅이 제대로 안됐는데요. 테스팅 툴 mock 이 뭘까요?

📄 참고 자료

• https://www.daleseo.com/python-unittest-testcase/
• https://www.daleseo.com/python-unittest-mock/
• https://www.daleseo.com/python-unittest-mock-patch/

🙌 질문자

• 펭귄 @CoodingPenguin

❓ 질문 내용

• Python이 업데이트되면서 딕셔너리도 순서를 유지하게 되었는데 굳이 OrderedDict를 사용해야하는 상황이 있을까요?

📄 참고 자료

• https://docs.python.org/ko/3/library/collections.html?highlight=ordereddict#collections.OrderedDict

주말 썰

• 후미 & 샐리 : 공부 하려지만 ‘약속’ 떄문에 어쩔 수 없이 못함

TED세미나- 히스 @Heeseok-Jeong

• 어플리케이션 개발 - 휘리릭 스토리에 대해 들었습니다.

질문

• 엠제이 & 펭귄 가능도함수의 모양 질문
• '엠제이' 딥러닝에서최대가능도추정법 식에 대한 질문
• 샐리 최대가능도 함수는 정규분포를 따르는가?
  -> 아니요! 참고링크
• [AI Math 7강] further question
  • 1 번:
    
  • 2 번: 어떤 확률을 구할 때 전체 데이터에 대한 모수를 알기는 어렵다. 이 때 표본을 통해 모집단의 모수를 추정할 수 있는데, 가능도는 표본(데이터) 를 통해 얻어낸 모수와 실제 모수가 얼마나 가까울지에 대한 정도이다. 확률 대신 가능도를 사용하면 전체 데이터 대신 적은 데이터로 모수를 파악할 수 있는 것이 장점이다.
  • 3 번: theta는 동전을 앞면이 나올 확률, 동전을 10번 던졌을때 나오는 확률분포

TMI 세미나 -펭귄

• 펭귄님이 못하시는게 뭘까....

🙌 질문자

• 히스@Heeseok-Jeong

❓ 질문 내용

• 표본 분산에서 N 이 아니라 N-1 로 나누는 이유가 뭘까요?

🙌 질문자

• 후미 @opijae

❓ 질문 내용

• CNN연산에 있어 커널이 여러개가 있을때 출력이 뭘 뜻하는것일까?
  

🙌 질문자

• 펭귄 @CoodingPenguin

❓ 질문 내용

• 전역 변수가 선언이 되고 함수 내부에서 전역 변수를 쓸 때 언제는 global 키워드를 써주고 언제는 안 쓰는데, global 키워드는 언제 사용하는 건가요?

책

• 종만북 절대 추천하지 않음
• TopCoder 빨간책 종만북보다 나으나 추천하지 않음

강의

• 코드플러스 - 알고리즘 기초 강의
• 코드플러스 - 알고리즘 중급 1/3, 알고리즘 중급 2/3 (중단)

문제 풀이

• solved.ac 레벨별 풀기
  • 실버 3 이하, 하루에 3문제씩
  • 골드 4 이하, 하루에 3문제씩 + tistory 정리 (하루 1문제씩, 코드+풀이)
• 틀린 문제는 Notion으로 따로 관리
• 사람들이 많이 푼 문제일수록 검증된 문제이다!

이제 문제만 많이 풀고, 구글링해서 그때그때 공부한 것으로는 실력이 늘지 않는 것 같아
종만북을 공부하려고함.

🙌 질문자

• 후미@opijae

❓ 질문 내용

• 그림과 같이 두 벡터 내적을 이용해 각도를 구하러 합니다. (코사인 제2법칙 이용)

x=(1,1)
y=(2,2)
v=np.inner(x,y)/(np.linalg.norm(x)*np.linalg.norm(y))
print(v) # -> 0.9999999999999999
theta=np.arccos(v)
print(theta) # -> 2.1073424255447017e-08
print(theta==0) # -> False

구하려 했는데 부동소수점 때문에 0.0으로 딱 안나오네요 이럴땐 어떻게 처리해야될까요?
x=(1,1) y=(3,3)일 때는 내적은 1.0, 각도는 0.0라디안 True로 잘나옵니다.

가장 간단한 sum 연산을 가지고 생각해보겠습니다!

2차원 배열

다음과 같이 (2, 3) 크기의 2차원 배열이 있다고 생각합시다.

axis=0방향으로 sum을 한다면

해당 방향으로 요소가 다 더해지겠죠?

• 결과: [5, 7, 9] = [1+4, 2+5, 3+6]
• 크기: (3, )

이 됩니다. 원 행렬의 크기 (2, 3)과 비교해보면, axis=0 방향으로 더해지면서 axis=0이 없어지는 것을 볼 수 있습니다.

axis=1방향으로 sum을 한다면

앞에 처럼 똑같이 더해주면 다음과 같습니다.

• 결과: [6, 15] = [1+2+3, 4+5+6]
• 크기: (2, )

똑같이 axis=1 방향으로 더해지면서 원 행렬의 크기 (2, 3)과 비교할 때, axis=1이 없어지는 것을 볼 수 있습니다.

즉, axis=n을 설정하면 해당 방향으로 연산을 하면서 그 결과가 하나가 되기 때문에 해당 axis가 사라지는 것을 볼 수 있습니다.

3차원 배열

자 이번에는 (4, 2, 3) 크기의 3차원 배열입니다.

여기서 퀴즈! axis=0, 1, 2로 각각 sum을 했을 때를 생각해봅시다. 답은 내일 작성하겠습니다.

참고자료

파이토치로 시작하는 딥러닝 - Lab 01-1. Tensor Manipulation 1 26:00 부터

🙌 질문자

• MJ @mj950425

❓ 질문 내용

• 개발자들이 리눅스를 많이 사용하는 이유로 신뢰성과 네트워킹의 장점을 갖고 있다고했는데 왜 인가?

벌써 한 주차가 마무리 됐네요. 오늘은 한 주가 마무리가 된 기념으로 회고를 해보았습니다!

👀 회고

후미 @opijae

쉬엄쉬엄해야지 했는데 할게 꽤 많았다. 기존에는 파이썬을 정식 학교 수업에서 배운 게 아니라 직접 찾아가며 배워 미숙한 부분이 많았는데 리스트 복사, 포맷팅 등 조금 더 파이썬을 깊게 배울 수 있어서 좋았다.

펭귄 @CoodingPenguin

파이썬을 정말 좋아해서 파이썬을 깊이 팠는데도 어려워서 넘어간 개념들을 다시 짚을 수 있어서 좋았다. 그리고 부스트캠프 시작 전에 팀 활동을 한다고 해서 많이 걱정을 했는데 정말 좋은 팀을 만나서 정말 좋았다.

원딜 @changwoomon

모르는 부분을 더 자세히 배울 수 있어서 좋았다. 부스트코스에서 최성철 마스터님의 강의를 미리 들었었는데 지금 마스터님의 강의를 들으면서 다시 열심히 공부하는 마음으로 공부를 했다.

샐리 @bsm8734

팀 Github를 잘 꾸며주셔서 좋았다. (감사합니다!!🙇‍♀️) 그리고 좋은 사람들을 만나서 피어세션이 정말 재미있었고 파이썬을 다 안다고 생각했는데 데코레이터 등의 내용을 들을 때 새로웠고 뒷부분을 조금 더 꼼꼼히 공부해야겠다.

히스 @Heeseok-Jeong

모르는 건 대충 짚고 넘어가는 경우가 많았는데 모르는 것을 계속 찾아보며 공부하게 되었다. 앞으로도 잘 헤쳐나가겠다!

엠제이 @mj950425

부스트캠프를 하기 전에 많이 바빠서 지쳤는데 지금은 피어세션이 기다려질만큼 재미있다. 특히 코드 리뷰를 하면서 짧고 간결하게 적는 습관을 들여야겠다고 생각했고 팀원들이 정말 좋아서 매 피어세션이 기다려진다.

서폿 @keepRainy

부스트캠프 오기 전에 다른 활동이랑 부캠이랑 고민을 했었는데 좋은 팀원을 만난 것을 보고 잘한 선택이라고 생각한다. 또한 이번 주에 강의를 들으면서 파이썬을 많이 배울 수 있어서 좋았다.

🙌 제안

✅ 그날 강의 피어세션 때 질문하기 by @Heeseok-Jeong

• 오전에 강의를 다 듣고 피어세션 때 질문을 한다.
• 답변을 아는 팀원은 답을 하고 답변을 얻지 못하면 Issue에 남겨서 다같이 생각해보자.

⏸ 책/강의를 정해서 같이 공부하기 by @keepRainy

• 하루에 알고리즘 문제 1문제 공유해서 같이 풀기 or 책/강의 같이 공부하기
• 스터디 느낌이 좀 있고 아직 1주차라 조금 더 경과를 지켜보고 결정하기로 함.

✅ 매주 수요일 짧은 세미나 갖기 by @CoodingPenguin

• 짧은 시간동안 자신이 아는 것을 발표하는 시간을 갖는다. (부담없이 진행)
• 다음 주부터 진행하며 첫 주자로 원딜님과 후미님이 시작합니다!

seminar = {
    "요일": "수요일",
    "시간": "발표, QnA 각각 최대 10분"
    "형식": "자유"
    "인원": 2
    "우선순위": 0
}

❓ 질문

• 엠제이님의 Iterator와 Iterable 관련 질문: #16

📝 코드 리뷰

is_validated_english_sentence

• 엠제이: set을 이용해 ",.!?"을 제거한다.
• 원딜: 각 조건에 대한 True, False로 이루어진 리스트를 만들어 any를 사용해서 cond을 계산하고 최종 결과도 any를 사용해서 계산한다.
• 서폿: 정규식을 사용 findall과 sub 사용해서 3가지 조건 합해서 계산한다.
  • re.sub보다는 replace가 조금 더 빠르다고 합니다! 자세한 내용은 여기를 참고해주세요.

encoding_sentence, decoding sentence

• letter 따로 word 따로 변환해야 해서 encoding_word, decoding_word을 따로 만드는 게 더 깔끔해보인다!
• 모스부호 -> 알파벳으로 가는 reversed_dict를 미리 만들어 놓는다.

# 방법 1. 서폿님
dict(zip(d.values(), d.keys()))
# 방법 2. 히스님
dict(map(reversed, d.items()))

👨‍💻 강의 리뷰

• 과제 코드 구현을 할 때, 메모리든 시간 복잡도든 성능을 생각하면서 코드를 짜면 좋을 것 같다.
• 프로그래밍 언어의 상세한 구현 부분(메모리, 스택, 힙 등) 이런 것을 어느 정도까지 알아야 할까?
  • 필요할 때마다 추가로 공부하자
  • 에러의 원인 파악에 있어서 중요한 것 같다.

🐹 Jerry님과의 QnA

Q. 딥러닝 분야는 석사 이상 부터인가요?

• 주변에서 일하는 사람 대부분은 석사 이상이다.
• 대게 리서처(새로운 길을 개척), 엔지니어(프로덕트 배포), 디벨로퍼(섞어서)로 나뉘고 리서처의 경우 자원이 풍부하지 않아서 우리나라의 경우 많지 않다.

Q. 어떤 이유로 스타트업에 들어가시게 되었나요?

• 작년 석사 졸업하고 쉬려고 했으나 코로나가 터지고 채용공고 뒤적이다 마음에 드는 회사에 지원하고 덜컥 합격하게 되어 가게 되었다.
• 스타트업by스타트업이지만 자유롭고 틀에 맞지 않은 그런 분위기를 원하셔서 스타트업을 선호하신다고 합니다.

Q. 대학원 컨택을 어떻게 하셨는지?

• 학부 3학년 때부터 관심을 가져 교수님께 미리 말씀드렸고 3학년 1학기 때부터 인공지능 공부를 시작했다.
• 대학원 자대라서 교수님께 미리 따로 말씀드리는 정도로만

Q. 딥러닝 공부를 하기 이전에 다른 개발공부를 해보신 적 있으시나요?

• 학부 때 C, C++정도 공부를 해봤고 3학년 때 학부 연구생을 하면서 본격적인 공부를 시작했다.

Q. 슬랙에 개인적 DM 남겨도 될까요?

• 넵! 다만 강의와 관련된 질문은 부스트캠프 페이지의 질의응답 게시판으로!
• 강의 외 사이드프로젝트 질문, 사적인 진로 상담, 고민 상담 다 가능합니다!

Q. AI 엔지니어에게 중요한 역량은?

• 구글링하는 습관. 어떤 키워드를 입력하느냐에 따라서 검색 결과가 많이 달라지기 때문에

Q. 조교님들끼리 아시는 분들 있나요?

• 페이스북 tensorflow-kr에서 자주 보이던 분들도 보이시고 대부분 마스터님들의 대학원생이라고 합니다.

Q. 비전 쪽은 현재 포화상태인가요?

• 비전은 크게 2차원, 3차원 도메인에 따라서 Point Cloud, Video, 의료 영상 등 여러 가지로 나뉜다.
• 2차원 쪽은 확실히 포화상태가 많다. 3차원은 아직 개척하는 분야
• (추가) 영상-음성 쪽으로 이직? 이론상으로 신호처리 쪽이라 비슷하지만 도메인에 대한 차이가 크다.

Q. 도메인 지식이 전무한데 바로 일을 할 수 있을까요?

• 의료공학쪽이면 의사와 같이 협업하면서 일을한다.

✋ 건의 사항

• 정기적으로 Jerry님을 초대해 주기적으로 QnA시간을 갖자.
  • 미리 질문을 모아야 할 듯
  • 과정이 뒤로 갈수록 어려워질테니 주기적으로 갖자