[CNN] CS231n 카테고리를 시작하며

누구나 한번쯤 봤을 법한 AI의 한계 이미지.

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포스팅을 시작하는 이유

  본인은 학부 시절 지도 학습 기반 Image Classification 알고리즘 구현 프로젝트를 1년간 진행하였으며, 이후 입사 후 비지도 학습 기반 Image Clustering, LSTM 기반 abnormal 검출 등등 의 프로젝트를 진행 중이다. 다만 관련된 배경 및 기초에 대한 학습을 진행하지 않았고, 구글링으로 쉽게 구할 수 있는 코드를 기반으로 구현에만 초점을 맞춰 프로젝트를 수행해 왔다. 그렇기에 간단한 프로젝트들은 큰 문제 없이 잘 동작하였으나... 조금만 복잡하거나, 나만의 알고리즘이 필요한 이슈가 발생한다면 이에 대한 대응이 쉽지 않았다. 그렇기 때문에 많이 늦은 감도 있고, 실질적으로 도움이 될지는 모르겠지만... 지금이라도 배경 이론에 대한 공부를 시작하려한다. 그 중 꽤나 유명한 CS231n의 강의 노트를 학습하는 것으로 시작하려 한다. 목차만 러프하게 살펴보면, AlexNet, VGGNet 과 같은 모델에 대한 설명보단 CNN의 기본과 관련된 내용에 초점이 맞춰져 있는듯 하다. 때문에 본 강의 노트를 통해 기초를 배우고 각 모델의 논문 및 코드 리뷰로 학습을 이어나가면 될 것 같다. 본업이 있다보니 언제까지 지속될지는 모르겠지만...

Reference

CS231n 강의 노트 - https://cs231n.github.io/