하반기 스터디 대잔치

지금까지 진행했던 스터디에 대한 내용과 후기 글입니다.

안녕하세요. 이번 6월부터 지금까지 참여했던 스터디를 간단하게 정리했습니다. 예전에도 스터디를 계속 해왔는데, 언젠가 스터디 후기를 정리 해야지! 라고 생각 했는데 드디어 글을 쓸 수 있게 되었네요.

저의 성장에는 스터디가 가장 큰 영향을 끼쳤다고 생각합니다. 혼자서는 의지박약으로 꾸준히 공부할 수 없는데, 같이 했던 스터디원분들이 힘이 되었습니다. 이 글을 보시는 분들도 혼자 공부하시기 힘들면 스터디 강추입니다!! 그리고 스터디를 개설하실 생각이 있으신 분들에게 도움이 되었습면 좋겠네요.

스터디

XAI 스터디

2021.08.01 ~ 진행중

• 주제: 딥러닝을 이용해 차원축소 하는 기법
• 인원: 5명
• 시간: 주 1회, 오후 10시 모임
• 진행방식
  • Auto Encoder -> VAE -> GAN 순서대로 진행
  • 최종 목표는 Self Supervised Learning을 공부하기
  • 평일에 각자 공부하고 정리하는 방식
  • 스터디 시간에는 정리한 내용을 바탕으로 토론
  • 현재는 배웠던 내용을 바탕으로 프로젝트 진행중
• 후기

  • 기존 Supervised Learning 방식의 학습 방법론에 대한 문제점을 알게되었다.

  • CNN을 새로운 관점으로 해석할 수 있었다.

  • 역시 공부하고 글을 적는건 쉬운일이 아닌 것 같다.

  • 의료영상 classification 프로젝트를 진행해서 많은 것을 배웠다.

CV 슬로우 페이퍼

2021.09.10 ~ 2021.10.15

• 주제: Object Detection, Segmentation
• 인원: 6명
• 시간: 주 2일, 3시간
• 진행방식
  • Abstract까지 읽어오고 해당 내용을 노션에 간단히 정리.
  • 스터디 시간에 시간과 분량을 정해서 논문을 정독.
  • 이후 돌림판으로 발표자를 선정해서 그 내용을 발표.
  • 발표한 내용을 바탕으로 다같이 토의.
• 후기
  • R-CNN 부터 UNet까지 순서대로 읽으니까 흐름을 파악하기 좋았다.
  • 논문을 읽는 습관을 가지게 되었다.
  • 여러편의 paper를 읽으면서 구조를 쉽게 파악할 수 있게 되었다.
  • 모르는 내용은 토론하고 바로바로 찾아보면서 이해도가 상승했다.

미라클 모각코

2021.09.06 ~ 2021.10.29

• 주제: 정해진 시간에 각자 코딩하기.

• 인원: 11명

• 시간: 매일, 아침 8시부터 1시간

• 진행방식

  • 한 달 동안 어떤 사이드 프로젝트를 할지 계획안을 올림.
  • 매일 아침 8시에 모여서, 시작 전 10분과 끝나기 전 10분, 할 일과 한 일을 공유.
  • 지각 혹은 결석 시에 벌금
  • 매주, 모각코에서 하고 있는 프로젝트 진행 상황을 노션에 글로 공유.

• 후기

  • 매일 아침 그냥 흘러갈 수도 있는 시간이었지만, 모각코 덕분에 공부를 할 수 있게 되었다.

  • 이때 YOLOv3를 구현하며 Pytorch를 연습했다.

  • 다같이 모여서 공부하니까 집중력이 향상되었다.

  • 벌금 때문이라도 꼭 참석했다.

틈새수학

2021.07.05 ~ 2021.09.03

• 주제: 선형대수학, 확률과 통계
• 인원: 8명
• 시간: 매일, 저녁 1시간
• 진행방식
  • 하루 단 30분, 부담없이 매일 틈틈이 공부하기
  • 데이터 사이언스 스쿨 수학편을 완주
  • 매주 한 Chapter, 매일 한 페이지의 분량의 글을 이해.
  • 팀별로 분량을 파트별로 간단하게 요약해서 발표.
• 후기
  • 부담스럽지 않은 분량을 천천히 공부해가서 좋았다.
  • 수학적인 기초를 단단히 쌓을 수 있었다.
  • 매번 저녁 회의 때문에 화, 목만 참여하게 되서 아쉬웠다..

Kammunity

2021.08.03 ~ 2021.09.30

• 주제: 30 Days of ML challenge
• 인원: 8명
• 시간: 매일 저녁 1시간
• 진행방식
  • Kaggle Courses를 총 3개 진행 (Python, intro to ML, Intermediate ML)
  • 이후 30 Days of ML 전용 competition에 참가
  • 매일 7시에 모여서 각자 daily 과제 진행
• 후기
  • 초보자가 Kaggle의 프로세스를 익히는 데 도움이 된다.
  • 머신러닝 파이프라인을 전체적으로 훑어 볼 수 있었다.
  • Contributor로 등급업 하는 성과가 있었다.
  • Compitition 결과 934/7573으로 마무리 했다.

풀잎 스쿨

풀잎스쿨은 Flipped Learning의 파생어로 모두의 연구소에서 진행하는 스터디의 일종입니다. Aiffel의 정규 시간에 주로 진행했고, 모두의 연구소에서 진행한 풀잎 스쿨도 있습니다.

Anomaly Detection 논문으로 입문하기

2021.10.09 ~ 2021.12.18

• 주제: Anomaly Detection
• 인원: 9명
• 시간: 매주 토요일 오전, 2시간
• 진행방식
  • 다같이 논문에 대한 내용을 미리 읽어옴.
  • 해당 주차의 발표를 맡으신 분이 논문에 대한 발표, 코드를 준비.
  • 해당 주차의 발표자와 자신의 이해한 부분을 비교해가면서 서로 부족한 부분을 토론하는 형식으로 진행
• 후기
  • 굉장히 잘하시는 분들이 많구나라고 생각했다.
  • 발표 준비를 잘 해오셔서 배우는 내용이 많았다.
  • 본인 발표때는 부담감으로 인해 밤을 새며 준비했다.
  • Anomaly Detection 분야에 흥미를 느끼게 되었다.

트랜스포머 논문 읽고 구현하기

2021.09.28 ~ 2021.11.16

• 주제: Attention is all you need
• 인원: 8명
• 시간: 매주 화요일 오전, 3시간
• 진행방식
  • 논문을 읽고 직접 구현하는 걸 목표.
  • 진행 중간에 구성원 간에 자유로운 토론.
  • 스터디 시간에 공부하고 토론한 내용을 블로그에 포스팅.
• 후기
  • 말로만 듣던 Transformer를 공부하게 되서 보람있었다.
  • 블로그 포스팅을 매주 하는게 어렵다. (하나 또 해야되는데..)
  • Transformer가 점점 더 많은 분야에서 사용되고 있다는 걸 알게되었다.
  • Transformer를 사용한 다양한 Task의 모델을 구현해보고 싶다.

슬로우 페이퍼

2021.10.01 ~ 2021.11.19

• 주제: Classification, Transformer
• 인원: 5명
• 시간: 매주 금요일 오후, 2시간
• 진행방식
  • Abstract까지 읽어오고 해당 내용을 노션에 간단히 정리.
  • 스터디 시간에 정해진 시간, 정해진 분량 동안 논문을 정독.
  • 이후 돌림판으로 발표자를 선정해서 그 내용을 발표.
  • 발표한 내용을 바탕으로 다같이 토의.
• 후기
  • 이전에 슬로우 페이퍼를 스터디로 해서 원할하게 진행할 수 있었다.
  • 처음에는 CNN 논문만 읽을 생각이었지만, BERT와 ViT도 추가했다.
  • 5주라는 짧은 기간이 아쉬웠다..
  • 최소 두편 이상은 구현해보고 싶다. (아니면 코드 분석이라도)

DeepML

2021.07.12 ~ 2021.09.06

• 주제: Standford University 의 CS231n

• 인원: 5명

• 시간: 매주 월요일 오후, 3시간

• 진행방식

  • 매 주 Lecture 한개씩 진행.

  • 한 Lecture당 3명이 나눠서 발표.

  • 발표는 PPT를 따로 만들거나, 강의자료를 사용.

• 후기

  • 두번 들어도 어려웠다..
  • 딥러닝의 기초를 체계적으로 이해할 수 있어서 좋았다.
  • 토론이 활발하게 이루어져서 심도 깊은 이해가 가능했다.
  • 강의 수강시에는 영어 자막 말고 한글 자막이 더 편했다.
  • 도중에 스터디원이 한명 나가서 매주 발표를 맡게 되었다…
  • 초보자에게는 많이 어려운 강의이다.

두·시 데이터

2021.07.14 ~ 2021.09.01

• 주제: 두더지로 시작하는 데이터분석
• 인원: 6명
• 시간: 매주 목요일 오후, 3시간
• 진행방식
  • 1, 2, 3주차에는 캐글 Courses를 활용해서 진행
  • 하루에 2개의 Course를 나가고 각자 발표
  • 4, 5주차에는 캐글 커널을 필사하고 조별로 토론을 진행.
  • 토론 내용과 코드를 정리해서 팀별로 발표
  • 6, 7주차에는 원하는 컴피티션의 데이터를 분석.
• 후기
  • 데이터 분석은 필사를 하면서 많은 것을 배우는 것 같다.
  • 필자의 생각과 코드를 분석하며 필사하면 내 것으로 만들 수 있다.
  • 한번에서 끝나는 것이 아니라 반복하는 게 중요하다.
  • 데이터 분석을 하는데는 시간과 노력이 매우 많이 필요하다.

Python Master

2021.06.28 ~ 2021.07.09

• 주제: Effective python (효율적인 코드)
• 인원: 6명
• 시간: 총 9일, 하루 3시간
• 진행방식
  • 파이썬 코딩의 기술이라는 책으로 진행.
  • 하루에 6챕터를 목표.
  • 한 사람당 한 챕터를 맡아서 발표.
  • 발표는 주피터 노트북으로 진행.
• 후기
  • 이론 보단 실습 위주의 발표(주피터 노트북)가 더 이해가 잘 됐다.
  • 랜덤 발표 보단 한사람을 지정해서 하는게 부담이 적었다.
  • [코딩의 기술]이라는 책은 중급 이상을 대상으로 하는 책이라서 베이스를 잡기에는 부족했다.
  • classmethod, 컴프리헨션, defaultdict 등을 사용해서 효율적인 코드를 위한 방법을 알게 되었다.