패스트캠퍼스 환급챌린지 47일차 : 딥러닝·인공지능 Signature 초격차 패지 강의 후기
본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
강의 수강 시작
학습 인증샷
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강의 수강 완료
오늘은 분류 모델을 학습시키기 위한 데이터셋 구성과 실습 흐름에 대한 강의를 들었다. 지금까지는 분류 모델이 어떻게 작동하는지 개념적인 설명을 주로 들어왔는데, 오늘은 그것을 실제 코드와 함께 단계별로 어떻게 구현하는지를 살펴볼 수 있어서 훨씬 실감이 났다. ResNet 101 모델을 기반으로 한 학습 구조를 중심으로 수업이 진행되었는데, 실제 프로젝트가 어떤 흐름으로 돌아가는지를 처음부터 끝까지 조망할 수 있었다는 점이 인상 깊었다.
전체 과정은 처음에 필요한 라이브러리를 불러오는 import 단계로 시작해서, 데이터 전처리 과정으로 넘어간다. 여기에서는 이미지 데이터를 모델이 받아들일 수 있는 형태로 바꿔주는 작업이 이루어진다. 이어서 데이터셋과 데이터로더를 구성하는 부분에서는 데이터를 어떻게 묶어서 학습에 투입할지, 그리고 배치 단위로 어떻게 불러올지를 설정한다. 그다음은 모델 아키텍처 설정과 학습률이나 배치 크기 같은 하이퍼파라미터를 정의하고, 본격적인 학습과 검증 과정을 위한 메서드들이 만들어진다. 마지막으로 테스트 데이터를 활용한 성능 평가까지 포함되어 하나의 전체 흐름을 완성하게 된다.
수업에서는 실제로 코드 예시를 보여주면서 설명해주셨는데, 아직은 코드를 보는 것만으로 이해가 되는 수준은 아니라서 다소 어렵게 느껴졌다. 하지만 이후 실습 시간에 직접 따라 해보면서 손으로 써보고 수정도 해보면, 지금보다 훨씬 더 잘 이해할 수 있을 거란 생각이 들었다. 오늘 수업은 전체적인 틀을 잡아주는 느낌이었다. 전체적인 구조를 반복해서 익히고 실습을 통해 손에 익히다 보면 자연스럽게 이해가 쌓일 것 같다. 어느 부분에서 막힐 수 있는지도 미리 경험한 셈이라, 앞으로 어떤 걸 더 공부해야 할지도 확실해졌다. 또한, 수업 마지막에는 간단한 퀴즈를 통해 오늘 배운 내용을 정리하는 시간을 가졌다. 점점 실전 단계로 넘어가고 있다는 게 느껴졌고, 그만큼 더 집중해서 따라가야겠다는 마음이 들었다.