소소한 블로그

이번 게시물은 주저리주저리 생각 정리용 포스팅입니다ㅎㅎ 저는 생각을 정리하는데에 뛰어난 사람이 아닌지라.. 이렇게 머리속 생각을 글로 풀어내는 단계를 거쳐야, 내가 어떤 방향을 가야 하고 무엇을 해야 하는지 감이 잡히더라구요. 그래서인지 자신의 생각을 시간텀을 두지 않고 바로바로 말하시는 분들을 보면 참 신기합니다. 근황? 일단 근황을 살펴보면, 현재 부스트 캠프를 마치고 어느 스타트업의 추천팀에서 AI 리서치 엔지니어로 일하고 있습니다. 3개월 인턴을 마쳤고 전환이 되어 정직원으로 일한 지 3달이 되어가네요. 전 직장의 퇴사 후 "Vision 혹은 NLP"팀에서 "AI 리서치 엔지니어"로 일하고 싶다는 생각을 했으니, 절반 목표는 달성했네요! (50%인 이유는 Vision, NLP가 아닌 추천팀에서 일..

회사 팀에서 리서치 엔지니어 인턴 면접에 참가하였다. 짧은 기록들 1. 면접 후 팀원들과 토의 시, 인터뷰이에 대한 합류 반대의사를 표현할 때에는 정확한 근거를 들자. + 팀원을 고르는 나의 기준을 세워보자. "애매하다" 라는 표현만으로 인터뷰이를 떨어뜨리는 것은 면접관으로서의 책임을 다하지 못한 것 같다. 면접관의 그 날의 감에 따라, 기분에 따라 혹은 애매한 기준에 따라 합격 당락을 결정하는 것은, 인터뷰이에 대한 예의가 아닐 뿐더러 좋은 팀원을 얻을 기회도 없어지는 것 같다. ps. 정확한 기준없이 뭉뚱그린 근거로 합류 반대의사를 표하고 난 뒤에, 마음속의 찜찜함과 미안함이 남아있더라.. 2. 왜 허점만 찾으려 했을까. 인터뷰이에 대한 장점을 끌어낼 수 있는 질문들을 할 수 있었을텐데. 회사 내에서..

이번에는 FaceNet 논문에 대해서 정리해보고자 합니다. (논문링크 - FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering) FaceNet은 2015년에 발표된 Face verification, recognition, clustering에 쓰이는 embedding 생성 모델입니다. 이 논문을 읽은지는 꽤 되었지만 따로 기록으로 남기진 않았는데, 오늘 정리해보고자 합니다. 그러면 바로 본론으로 들어가겠습니다. [FaceNet의 주요 특징과 장점] 제가 생각하기에 FaceNet의 주요 특징은 아래와 같이 2가지로 정리할 수 있을 것 같아요. 얼굴 사진이 주어지면, 이것을 직접적으로 n차원의 Euclidean space상의 벡터로 mapping..

* 해당 게시물은 정리안된 저의 개인적인 생각이므로, 그냥 지나치거나 가볍게 읽어주길 바랍니다! 저는 SNS에 저의 생각들이나 일상들을 잘 적어두지 않습니다. SNS 친구들 앞에서 개인적인 이야기를 털어놓는 것이 부끄럽기 때문이죠.ㅎㅎ 그래서 구독자도 없고 지인들도 잘 알지 못하는 저의 블로그에 저의 이야기를 끄적이고자 합니다. 주저리 이야기하면서 생각도 정리할 겸요! 약 6개월 전 저는 제가 재밌어하는 공부를 해보겠다고 휴직을 결정했습니다. 사실 처음에는 팀장님께 퇴사를 말씀드렸지만, 시간을 더 길게 잡고 천천히 고민해보라는 팀장님 권유에 6개월 휴직을 결정했죠. 그리고 지금은 6개월 휴직기간이 거의 끝나가는 시점입니다. 선택의 길은 다양합니다. 다시 복직을 하여 ML/DL 관련 팀에 들어갈지, ML/..

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이 글에서는 DeepLabv3+모델 논문인 'Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation' 에 대해 다뤄볼 예정입니다. (링크: https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf) 이 논문을 읽어본 이유는지난 Semantic Segmentation 경연 때, 저의 최종 모델이 DeepLabv3+였기 때문입니다. 적어도 최종적으로 사용한 모델에 대해서는 논문을 보는 시간을 가져야겠다는 생각하에 이 글을 준비해봤습니다. 그러면 본론으로 들어가겠습니다! [DeepLabv3+의 주요 특징과 각 특징의 장점] 먼저 DeepLabv3+의 주요 특징 먼저 나열하겠습니다. ㆍASPP(Atrous Spa..

* 해당 글은 2021.09.28에 임시저장만 했던 글로, 일부 수정해 2021.11.21에 업로드한 글입니다. 이번 글은 Object Detection 경연 진행 중 알게 된 MMDetection 사용법에 대해 일부 소개하고자 합니다. 여담을 말하자면, Object Detection 경연에서는 새로운 라이브러리를 마주할 때의 대처능력을 길러보고자 한번도 경험해보지 않은 MMDetection을 사용해봤습니다. MMDetection 사용법에 대해서는 원하는 자료가 많지는 않았었는데, 특히 한국어로 원하는 내용 찾기는 더 어려웠습니다. 저번 포스팅에서도 언급했지만 MMDetection은 공식 홈페이지 튜토리얼이 잘되어있으므로, 찾고자 하는 내용이 있으면 공식 홈페이지를 먼저 참고하고 그래도 없으면 기존의 g..

정말 오랜만에 알고리즘 풀이 포스팅입니다. 몇달동안 문제를 안풀었더니 기본적인 정규표현식마저 잊어버렸습니다ㅎㅎ 이제 슬슬 코딩테스트를 준비해야할 것 같아서, 많이는 아니더라도 꾸준히 풀이를 올리고자 합니다. 이번 문제는 문자열 문제입니다. 문제 출처: https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/72410 코딩테스트 연습 - 신규 아이디 추천 카카오에 입사한 신입 개발자 네오는 "카카오계정개발팀"에 배치되어, 카카오 서비스에 가입하는 유저들의 아이디를 생성하는 업무를 담당하게 되었습니다. "네오"에게 주어진 첫 업무는 새로 programmers.co.kr 더보기 문제 설명 카카오에 입사한 신입 개발자 네오는 "카카오계정개발팀"에 배치되어, 카카오 서비스에 가..