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.