생각

    NVIDIA AI DEVELOPER MEETUP 후기

    2022년 4월 21일 진행된 NVIDIA의 AI 개발자 밋업에 참가하였다. 약 1년만에 밋업을 주최한 듯 하다! 아래와 같은 내용으로 밋업이 진행되었다. - Inception Program - 2022 New Benefit - TensorRT/Triton Product Update - TensorRT/Triton Hands-on Demo 1. 타겟 프로세서 기반으로 딥 러닝 모델 최적화하기 2. 경량화된 모델 바탕으로 추론 서버 배포하기 개인적으로 유용했던 내용은 아래와 같다. ​개인적으로 좋았던 점은 엔비디아 포럼에 TensorRT와 관련된 질문을 올릴 경우 답이 달리기 까지 비교적 시간이 소요되는데, 밋업 채팅창에서 궁금했던 질문들에 대한 답을 바로 바로 확인하니까 단 시간 안에 많은 양의 유용한 ..

    COCO 데이터세트의 장단점에 관한 개인적인 생각

    COCO 데이터세트는 Vision AI 분야(Object Detection, Segmentation, Pose Estimation) 분야에서 많이 사용되는 벤치마크 중 하나여서 학습 시 통용적으로 사용되고 있지만, 특정 도메인에서 COCO 데이터세트의 일부 클래스만 사용할 때는 몇 가지 단점이 있는 것 같다. 1. 객체의 일부 영역만 보여도 객체라고 라벨링 되어있다는 점 도메인이 어떤가에 따라 다르겠지만, 객체의 영역을 일부 부분도 포함한다면 아주 좋은 데이터가 될 수 있다. 하지만 객체의 영역이 전체가 다 보여야 객체로 간주하게 된다면 좋지 않은 데이터가 될 수 있다. 간혹 손가락만 나오더라도 person 이라고 라벨링 되어있거나 bicycle 클래스 같은 경우도 바퀴만 나오면 bicycle 이라고 객..

    NVIDIA GTC 2022 개발자 컨퍼런스 등록 완료!

    페이스북 PyTorch Korea 에서 NVIDIA GTC 2022 개발자 컨퍼런스를 개최한다는 소식을 접했다. 바로 등록 했다. 설문에 참여하면 NVIDIA 쿠키를 주는 이벤트도 진행중이다. (갖..갖고싶당) Facebook 글 : https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/2280528775420124/ GTC 등록 링크 : https://www.nvidia.com/ko-kr/gtc/?ncid=ref-inpa-245785 이번 GTC 카탈로그를 Google Drive에서 공유하고 있다. 예전에 GTC를 들을 때는 이런게 없었던 것 같은데, 정리가 잘 되어있어서 좋다 :) https://drive.google.com/drive/folders/1Gvtnr..

    두발 자전거

    김나영 팬이라 관련된 방송이나 유튜브를 많이 보는데, 내가 키운다 라는 프로그램에서 김나영이 아들 신우에게 두발 자전거를 알려주는 과정에서 나온 말이 너무 인상적이라 캡쳐해두었다! ☺️

    한빛미디어 "진지한 파이썬" 베타리뷰어로 참여해본 짧은 후기

    지난해 연말에 한빛미디어 "진지한 파이썬"이라는 책의 베타리뷰어로 참여했었는데, 드디어 책이 출간되었다. 베타리뷰는 처음 해보았지만, 굉장히 즐겁게 작업했던 기억이 있다. 기회만 된다면 또 참여하고 싶은 마음 한가득. (진지한 파이썬 이라는 책 꼭 사세요) 또한 2019년, 2020년에 이어 올해에도 한빛미디어 도서 서평단에 선정되어 3년째 서평단 활동을 하고 있다. 나중에는 책의 저자가 되는게 꿈이지만 ☆ 이렇게나마 추천사를 적게되어 책에 이름을 실어볼 수 있어서 기분이 너무 좋다! 기회를 주신 한빛미디어에게 깊은 감사를 드리며 ♡ 곧 진지한 파이썬 책 리뷰 글도 작성해서 올려야겠다.

    구글 딥마인드의 알파폴드 2, 단백질 구조 예측 대회(CASP 14) 최고점 달성

    구글 딥마인드 알파폴드2가 알파폴드에 이어 단백질구조 분야 월드컵 CASP14 에서 우승을 했다고 한다. 여기서 평균 92.4점, 2등과의 격차가 최대 25점을 기록하여 대단한 성과를 보였다고 한다. 코로나19 원인 바이러스 단백질 구조 예측에 성공하여 앞으로 암, 당뇨병, 알츠하이머성 치매 진단 및 치료까지 활용이 기대가 된다고 한다. 콜롬비아대에서 생체분자 머신러닝을 연구하는 모하메드 알퀴라이시 교수도 자신의 트위터 페이지에서 “이것으로 단백질 구조 예측 연구는 결론이 났다. 부수적인 해결 과제는 있지만 핵심 문제는 해결된 것으로 보인다”고 밝혔다. 이 알파폴드2 의 예측 능력 향상을 위해 딥러닝과 텐션 알고리즘을 결합했다고 한다. 향후 여기서 사용된 기법을 다른 연구에도 적용해본다면 좋은 연구 성과..

    누적 방문자 100만 ♡

    2021년에는 누적 방문자 2,000,000명을 꿈꾸며 ... ♡

    꾸준함

    2020.10.30 2년차 비긴어게인 교육 중 좋은 글

    대한민국, 도약의 조건 (좋은 연구)

    출처 유투브 EBS 다큐프라임 - Docuprime_글로벌 인재전쟁 5부- 대한민국, 도약의 조건_#003 대한민국 도약의 조건 1 : https://www.youtube.com/watch?v=Axe_VkhBjPw대한민국 도약의 조건 2 : https://youtu.be/dde2tjEOhcs대한민국 도약의 조건 3 : https://www.youtube.com/watch?v=B0ZeZsaCezY 좋은 연구는 협업해서 해야한다.좋은 연구는 쉬운 방법을 이용해서 성공이 보장되어있는 것이 아니다. 남들이 안하는, 어려워하는 것을 '도전' 해야 비로소 좋은 연구가 나올 수 있으며,대한민국에서는 이러한 좋은 연구를 하기 위해서 청년들 혹은 석, 박사들을 우대해주고 지원을 적극적으로 아끼지 않아야 한다. 우리나라는..

    걸작이나 대작 보다 습작에 충실하라

    역시나 내가 좋아하는 대학원생때 알았더라면 좋았을 것들의 글 중 일부를 스크랩해왔다. 아이디어를 남에게 이야기하라이 단락의 제목은 유명한 로봇공학자 가나데 다케오 교수님의 책 ‘초보처럼 생각하고 프로처럼 행동하라‘에서 빌려왔다. 많은 대학원생 연구자들이 자신의 아이디어를 남에게 이야기하는 것에 여러 가지 불안감을 느낀다. 내가 가진 아이디어가 굉장히 새로운 것 같아서 남들에게 이야기하면 빼앗길 것 같은 생각이 든다. 경쟁이 심하고 진행 속도가 빠른 분야일수록 아이디어를 빼앗겼다는 말이 자주 나온다. 자신만의 새로운 아이디어를 실제로 연구 결과물로 만들어낼 수 있으면 얼마나 좋겠느냐마는, 많은 경우 어디에선가 막혀서 처음 기대처럼 연구가 진행되지 않는다. 내가 그랬던 것처럼 말이다.누군가에게 내 아이디어를..

    두 가지 관점의 공부

    출처 : Terry Taewoong Um 난 이분의 글을 참 좋아한다. 가독성이 높으며, 팩트만 딱딱 짚어 이해하기 쉽게끔 풀어서 주저리 주저리(?) 써주시기 때문에 좀 더 나에게 와닿는다. 공부를 잘 하는 사람이 글도 잘 쓰고 정리도 잘한다더니 그말이 맞는 것 같다. [인생은 "오픈북" 테스트다: 두가지 관점의 공부]내가 존경하는 은사이신 서울대 박종우 교수님께서 수업 중에 툭 던지신 말이다. 수업에선 '그냥 이런게 있구나'라고 이해하고 넘어가고 나중에 필요할 때 '아 참, 그런게 있었지'라며 찾아보면 된다는 것이다. 나도 늘 믿고있던 생각이었는데 존경하는 분께 그런 말씀을 들으니 새겨지는 바가 남달랐었다.난 어렸을 때 물리와 수학을 좋아했었다. 왜냐하면 외울게 없었기 때문이다. 어떤 수식이든 가장 기..

    파인만 알고리즘 (Feynman Algorithm)

    출처 : http://thoughts.chkwon.net/feynman-algorithm/ 미국의 유명한 물리학자 리처드 파인만은 다음과 같은 ‘일반적인’ 문제 해결법을 제시 했다.1. Write down the problem.2. Think real hard.3. Write down the solution. 1. 문제를 쓴다.2. 열심히 생각한다.3. 답을 쓴다. 한 십년쯤 전에 이 걸 처음 봤을 때는, 황당하다고 생각했고, 파인만 같은 천재들에게나 해당하는 문제 해결방법이라고 생각했다. 몇 년 후 시간이 흘러서, 대학원생일 때 이걸 다시 봤을 때는 2번 항목에 감명을 받았었다. 문제를 ‘직접’ 해결하는 방법 중에, 저 방법 말고 다른 방법이 도대체 뭐가 있을까를 생각 했다. 열심히 생각하는 것 이외에..

    문제 해결에 가장 적합한 도구

    출처 : http://gradschoolstory.net/changhyun/%EC%97%B0%EA%B5%AC%EC%99%80-%EC%9E%A5%EB%B9%84%EB%B3%91/ 연구 문제를 다룰 때 더 어렵고 복잡한 '방법'을 쓰면 내 연구가 더 멋져 보이고 더 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 거라는 생각이 들 때가 많다. 새로 나온 최신 수학 이론과 요즘 잘 나가는 컴퓨터 이론을 쓰면 내 연구를 더 빛나게 할 수 있을 것 같아, 거기에 시간과 노력을 많이 들이고 마음을 빼앗긴다. 연구를 할 때 중요한 것은 내가 어떤 질문에 답을 하고 싶은 건지, 어떤 결론을 내릴 수 있는지가 첫번째로 중요하다. 중요한 것은 의미 있는 연구를 하는 것이지, 최신 방법론을 쓰는 연구를 하는 것이 아니다. 내가 궁금했던 물..

    내가 대학원에 들어왔을 때 알았더라면 좋았을 연구 노하우

    대학원 입학을 앞두고 페이스북에서 정말로 좋은 글을 발견해서 이렇게 블로그에 남겨본다. 출처 : http://www.slideshare.net/pelexus/ss-11919783 "내가 대학원에 들어왔을 때 알았더라면 좋았을 연구 노하우"최윤섭 디지털 헬스케어 연구소 박사님의 글이다. 페이스북에서 본 뒤로 종종 읽고있다.이 글을 갖고싶어서 블로그에 올리게 되었다. (실례가 된다면 바로 삭제할게요...)좋은 글이 꽤 많다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ맞는말이긴 한데...ㅠㅠ..