새로워지기/사이드 프로젝트

LET’s AI 2024 코칭 스터디 - 4주차, 팀 미션 : nn.Pytorch tutorial

청춘만화 2024. 6. 17. 09:24
모두연 AI 2024 코칭스터디 과정 중, 마지막 주 차에 진행했던 팀미션이다.

스터디 진행 상황으로 봤을때.. 살짝 뜬금없는 전개이긴했으나.. 한국파이토치에서 제공하는 번역과 튜토리얼이 상당히 상세해서 어느정도..도움이 되었다.  하지만.. 그럼에도 불구하고.. 구체적으로 서술된 내용으로 인해 문과 입장에서 전체적인 그림과 각 단계별 전후관계에 대한 차이가 명확히 와닿지 않았다.. 어쩌면 요목조목 잘게 나눠 설명한 부분이 - 전체적인 맥락을 이해하는데는 오히려 더 큰 허들로 다가왔다. 그리고 나눠진 각 요소를 어떻게 붙여야 온전한 하나의 코드가 될 수 있는지도 감이 잡히지 않았다.

그래서 시간과 정리 내용이 다소 길어지더라도, 각 단계별 온전한 프로세스를 갖추고나서 각 단계별 결과값과 절차, 코드의 길이, 실행 순서, 손실값 그리고 모델의 형태를 먼저 조망해 볼 수 있도록 실습 방향을 제안하고 관련 내용들을 재구성해보았다.

-update: 
출처와 이름을 밝히더라도 팀원 분들께서 참여하신 부분에 대한 내용은 이 블로그에 포스팅하는 것은 적절하지 않을 것이라는 뒤늦은 판단으로 관련 내용은 모두 삭제하였습니다. 

 

 

(팀 미션 중 일부,)

딥러닝 프레임워크(framework)는 검증된 많은 라이브러리와 사전 학습까지 완료된 알고리즘을 제공해 중복적인 기능 구현의 반복 작업을 줄여주고 문제해결을 위한 핵심 알고리즘 개발에만 집중하게 도와준다. TensorFlow, Keras, theano, Pytorch CNTK등 다양한 프레임워크들이 존재하지만, 강의에는 이 중 하나인 '파이토치'에 대한 필요성을 배웠다. 이번에는 파이토치 공식 홈페이지에서 튜토리얼을 보며 간단한 미니 프로젝트를 진행해 보자.  [ 주제 : 파이토치 ]

- MNIST 튜토리얼 목차을 따라 직접 활용해보고, 의견을 정리해보자. : MNIST 튜토리얼 목차

 

 

;; 튜토리얼 실습 및 회고의 과정  

1. 문제 인식

마지막 주차라 참여도나, 예습 비율이 적었다. 미리 준비한 코드와 진행 방향을 공유했지만, 스터디 당일 현장에서 관련 내용에 대해 토론을 진행하기엔 역부족이었다. 그래서 각자의 이해도와 과거 경험에 대해 먼저 확인해봤다. 공유된 튜토리얼 페이지 내용에 대해 느끼는 난이도가 팀원 개개인 마다 달랐다. 해당 페이지에서 코랩 실습 코드 제공되었지만. 내용도 상당히 많아 제공된 단순히 코드를 따라치거나 재생만 하는 것 만으로는 큰 의미를 찾기 힘들 것 같다는 생각이 들었고 관련 고민을 공유한 후 각자 관련 내용에 대한 새로운 학습 방법에 대한 방안을 찾아보길 제안했다. 

 

 

2. 대안 모색

그래서 각자 조금 더 시간적 여유를 가지고 각자의 방법대로 회고의 방식을 고민하는 시간을 갖었다. 그리고 각자의 시간에 맞춰 각자의 호흡으로 관련 대안을 취합했다. 전체적인 스텝의 개요 형태로 정리한 내용과 각 스텝이 가지고 있는 키워드들을 요약한 내용, 코드를 그래프 형태로 출력한 아이디어들 등 다양한 형태와 방식의 자료들이 취합되었다.   

사실 이런 과정은 비단- 이번 파이토치 실습 뿐만아니라, 새로운 언어를 배우게 되는 일련의 과정에 활용할 수도 있지않을까? 하는 생각을 하며 아래의 형태로 내용을 재구성해보았다. 

그리고 문득, 이러한 일련의 과정에서 이런 생각이 들었다.  휴먼 벡터.
다만, 이 부분은 본 포스팅과 직접적인 관련이 없으니 별도의 포스팅에 구체적인 내용을 기술하기로 한다.

 

 

3. 실행

- 1단계 : "난 지금 어디에 서 있는지?!" 이해하기

전체적인 개념을 먼저 정리해보기 

(중략)

- 2단계 : 딥다이브 실습하기 

각 단계별, 단위별 개별 코드 단락들을 각각 하나의 실행 프로그램(개별 파일 단위) 형태로 작성해가면서 공동적으로 사용되는 코드와 바뀌는 코드를 반복적으로 경험해보기 

아래 상세 코드에 대한 설명은(너무 길어서..) 별도 포스팅으로 정리할 예정이다. 문서서는 '모두 공개' 형태라 언제든 확인가능하다.

 

    한 땀 한 땀 다시 작성해보기 : 2024AI_CoachingStudy/week4_nn_Pytorch_tutorial_2nd.ipynb at main · normalstory/2024AI_CoachingStudy · GitHub

 

2024AI_CoachingStudy/week4_nn_Pytorch_tutorial_2nd.ipynb at main · normalstory/2024AI_CoachingStudy

Contribute to normalstory/2024AI_CoachingStudy development by creating an account on GitHub.

github.com

 

 

 

- 3단계 : 실습 코드 내용 시각화하기

각 절차에 따른 모델 구성과 성능의 변화를 비교해보기 

https://app.eraser.io/workspace/44v5X1UNVWVul9yTSrAl

 

About nn_Pytorch _tutorial

Created with Eraser

app.eraser.io

 

 


https://github.com/normalstory/2024AI_CoachingStudy/blob/main/week4_nn_Pytorch_tutorial_2nd.ipynb

 

2024AI_CoachingStudy/week4_nn_Pytorch_tutorial_2nd.ipynb at main · normalstory/2024AI_CoachingStudy

Contribute to normalstory/2024AI_CoachingStudy development by creating an account on GitHub.

github.com