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| 💜개인 공부용 노션 페이지💜 | 공부한 내용 정리 |
| 💌EXPLORATION 07 뷰어 | [E-07] 인물 모드 문제점 찾기 |
| 💌EXPLORATION 10 뷰어 | [E-10] CIFAR-10 이미지 생성하기 |
| 💌EXPLORATION 17 뷰어 | [E-17] Segmentation map으로 도로 이미지 만들기 |
| EXPLORATION | 루브릭 평가 기준 | 루브릭 별점 |
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| 🌈1. 인공지능과 가위바위보 하기 | 1️⃣ 이미지 분류기 모델이 성공적으로 만들어졌는가? 2️⃣ 오버피팅을 극복하기 위한 적절한 시도가 있었는가? 3️⃣ 분류모델의 test accuracy가 기준 이상 높게 나왔는가? |
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| 🌈2. Iris의 세 가지 품종, 분류해볼 수 있겠어요? | 1️⃣ 3가지 데이터셋의 구성이 합리적으로 진행되었는가? 2️⃣ 3가지 데이터셋에 대해 각각 5가지 모델을 성공적으로 적용하였는가? 3️⃣ 3가지 데이터셋에 대해 모델의 평가지표가 적절히 선택되었는가? |
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| 3. 카메라 스티커앱 만들기 첫걸음 | 1️⃣ 자기만의 카메라앱 기능 구현을 완수하였다. 2️⃣ 스티커 이미지를 정확한 원본 위치에 반영하였다. 3️⃣ 카메라 스티커앱을 다양한 원본이미지에 적용했을 때의 문제점을 체계적으로 분석하였다. |
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| 4. 작사가 인공지능 만들기 | 1️⃣ 가사 텍스트 생성 모델이 정상적으로 동작하는가? 2️⃣ 데이터의 전처리와 데이터셋 구성 과정이 체계적으로 진행되었는가? 3️⃣ 텍스트 생성모델이 안정적으로 학습되었는가? |
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| 5. 나의 첫 번째 캐글 경진대회, 무작정 따라해보기 | 1️⃣ 캐글 데이터분석 전과정이 성공적으로 진행되었는가? 2️⃣ 전처리, 학습과정 및 결과에 대한 설명이 시각화를 포함하여 체계적으로 진행되었는가? 3️⃣ 회귀모델 예측정확도가 기준 이상 높게 나왔는가? |
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| 🌈6. 영화리뷰 텍스트 감성분석하기 | 1️⃣ 다양한 방법으로 Text Classification 태스크를 성공적으로 구현하였다. 2️⃣ gensim을 활용하여 자체학습된 혹은 사전학습된 임베딩 레이어를 분석하였다. 3️⃣ 한국어 Word2Vec을 활용하여 가시적인 성능향상을 달성했다. |
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| 🌈7. 인물사진을 만들어 보자 | 1️⃣ 인물모드 사진을 성공적으로 제작하였다. 2️⃣ 제작한 인물모드 사진들에서 나타나는 문제점을 정확히 지적하였다. 3️⃣ 인물모드 사진의 문제점을 개선할 수 있는 솔루션을 적절히 제시하였다. |
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| 🌈8.뉴스 요약봇 만들기 | 1️⃣ Abstractive 모델 구성을 위한 텍스트 전처리 단계가 체계적으로 진행되었다. 2️⃣ 텍스트 요약모델이 성공적으로 학습되었음을 확인하였다. 3️⃣ Extractive 요약을 시도해 보고 Abstractive 요약 결과과 함께 비교해 보았다. |
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| 9. 폐렴아 기다려라! | 1️⃣ 의료영상을 처리하는 CNN 기반 딥러닝 모델이 잘 구현되었다. 2️⃣ 데이터 준비, 모델구성 등의 과정의 다양한 실험이 체계적으로 수행되었다. 3️⃣ 실습코드를 잘 개선하여 폐렴 검출 정확도가 추가로 향상되었다. |
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| 🌈10. 인공지능으로 세상에 없던 새로운 패션 만들기 | 1️⃣ GAN의 두 모델 구조를 통해 이미지를 성공적으로 생성하였다. 2️⃣ 생성 이미지 시각화 및 학습 그래프를 통해 GAN 학습이 바르게 진행되었음을 입증하였다. 3️⃣ 추가적인 GAN 모델구조 혹은 학습과정 개선 아이디어를 제안하고 이를 적용하였다. |
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| 11. 어제 오른 내 주식, 과연 내일은? | 1️⃣ 시계열의 안정성이 충분히 확인되었는가? 2️⃣ ARIMA 모델 모수선택 근거를 체계적으로 제시하였는가? 3️⃣ 예측 모델의 오차율이 기준 이하로 정확하게 나왔는가? |
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| 12. 트랜스포머로 만드는 대화형 챗봇 | 1️⃣ 한국어 전처리를 통해 학습 데이터셋을 구축하였다. 2️⃣ 트랜스포머 모델을 구현하여 한국어 챗봇 모델 학습을 정상적으로 진행하였다. 3️⃣ 한국어 입력문장에 대해 한국어로 답변하는 함수를 구현하였다. |
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| 🌈13. 인간보다 퀴즈를 잘푸는 인공지능 | 1️⃣ BERT pretrained model을 활용한 KorQuAD 모델이 정상적으로 학습이 진행되었다. 2️⃣ KorQuAD Inference 결과가 원래의 정답과 비교하여 유사하게 나오는 것을 확인하였다. 3️⃣ pretrained model 활용이 효과적임을 실험을 통해 확인하였다. |
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| 🌈14. 아이유팬이 좋아할 만한 다른 아티스트 찾기 | 1️⃣ CSR matrix가 정상적으로 만들어졌다. 2️⃣ MF 모델이 정상적으로 훈련되어 그럴듯한 추천이 이루어졌다. 3️⃣ 비슷한 영화 찾기와 유저에게 추천하기의 과정이 정상적으로 진행되었다. |
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| 🌈15. 문자를 읽을 수 있는 딥러닝 | 1️⃣ OCR을 활용하여 구현하려는 서비스의 기획이 타당한가? 2️⃣ 모델 평가기준이 명확하고 체계적으로 세워졌는가? 3️⃣ 평가기준에 따라 충분한 분량의 테스트가 진행되고 그 결과가 잘 정리되었는가? |
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| 16. 다음에 볼 영화 예측하기 | 1️⃣ Movielens 데이터셋을 session based recommendation 관점으로 전처리하는 과정이 체계적으로 진행되었다. 2️⃣ RNN 기반의 예측 모델이 정상적으로 구성되어 안정적으로 훈련이 진행되었다. 3️⃣ 세션정의, 모델구조, 하이퍼파라미터 등을 변경해서 실험하여 Recall, MRR 등의 변화추이를 관찰하였다. |
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| 🌈17. 난 스케치를 할 테니 너는 채색을 하거라 | 1️⃣ pix2pix 모델 학습을 위해 필요한 데이터셋을 적절히 구축하였다. 2️⃣ pix2pix 모델을 구현하여 성공적으로 학습 과정을 진행하였다. 3️⃣ 학습 과정 및 테스트에 대한 시각화 결과를 제출하였다. |
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