인프런 커뮤니티 질문&답변
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학습 방법 질문입니다.
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안녕하세요, 제 지식이 부족하여 이 강의는 제 수준보다 조금 높다는 생각이 드는데(뭔가 강의를 듣다 보면 미시적인 것들은 각각 이해가 되는데 큰 그림이 잘 안그려지는 것 같습니다..ㅠㅠ -특히 실습 부분..- 최대한 쉽게 설명해주시는 것은 느껴집니다.)
선생님의 강의 중 선수강하면 이해가 잘 될 것이다 싶으신 강의가 있다면 추천 부탁드려도 될까요?
이론부분만 골라서 마지막 세션까지 시청 후, 전반적인 내용을 머리에 넣은 다음 코딩 실습 부분만 따로 몰아서 시청하는 방법이 도움이 되려나요? < 애매한 질문이긴 하네요..
답변 2
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안녕하십니까,
본 강의가 CNN 에 대한 어느 정도 이해가 있는 걸로 간주하고 이론이 진행됩니다. 제 CNN 완벽 가이드 강의가 있지만, 이게 강의 시간이 만만치 않아서 시간이 오래 소모 되실 수 있습니다.
제 생각엔 이론이 어려우시면 바로 실습 과정 부터 수행해 보시면 어떨까 싶습니다. 근데 실습 부분이 큰 그림이 안 그려지신다는 건지요?
실습은 Object Detection 이론을 자세히 몰라도 가능하십니다(개략적인 부분 정도만 아셔도 됩니다)
실습에서 큰 그림이 안 그려지신다면 CNN이나 Object Detection 이해 보다는 딥러닝 기반 에 대한 이해, 예를 들어 pretrained model 활용, checkpoint 등에 대한 부분 이해가 안되셔서 그런 건지요?
만약에 그렇다면 일단 실습을 따라해 보시고, pretrained model 등에 대한 것은 인터넷을 찾아보시거나, 여기에 질문을 올려 주시면 좋을 것 같습니다. 그게 아니고 다른 측면에서 실습이 이해가 안되신다면 다시 글 부탁드립니다.
감사합니다.
pretrained, checkpoint는 인터넷에서 검색해 보셔도 됩니다.
제가 먼저 말씀드리면
pretrained model 의미는 이미 다른 데이터 세트로 학습이 되어 있는 모델을 의미합니다. 딥러닝 모델은 생성이 된 시점에는 최적화된 모델이 아니며, 이를 학습 데이터로 학습 하면서 최적 모델을 만들게 됩니다.
일반적으로 pretrained model은 대량의 데이터로 model을 미리 학습을 하게 되는데(예를 들어 Pascal Voc나 MS-COCO 데이터 세트), 이렇게 하면 미리 최적으로 모델이 학습이 된 상태 입니다. 근데 Pascal VOC나 MS-COCO 데이터세트에 존재 하지 않은 데이터 세트를(예를 들어 세포셀) 판별하는 모델을 만들려면 모델의 처음부터 새로운 데이터 세트로 학습을 하는게 아니라 이미 Pretrained된 모델을 이용해서 새로운 데이터 세트를 학습 하는게 더 성능이 좋습니다. 그래서 pretrained 모델은 일반적으로 모델 학습 시 사용되는 기본 모델 정도로 생각하시면 됩니다.
checkpoint는 model을 파일로 만드는 작업을 의미합니다. 일반적으로 model은 메모리에 있기 때문에 나중에 재사용하려면 checkpoint 작업등을 통해서 model을 파일로 만들어 주는 작업을 수행합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 곽자님, 강의 내용을 이해하는 데 조금 어려움을 겪고 계신 것 같아 도움이 됐으면 하는 마음으로 답변 드립니다.
선수강 추천 강의:
- 딥러닝과 컴퓨터 비전의 기초 역량을 강화하기 위해, 인프런에 제공되는 기초 파이썬 강의나 기초 머신러닝 강의를 먼저 수강해보시는 것을 추천드립니다. 이 강의들을 통해 기본적인 프로그래밍 문법과 머신러닝 개념을 이해하시면 더 매끄럽게 현재 강의를 따라가실 수 있을 것입니다.
- 딥러닝과 컴퓨터 비전의 기초 역량을 강화하기 위해, 인프런에 제공되는 기초 파이썬 강의나 기초 머신러닝 강의를 먼저 수강해보시는 것을 추천드립니다. 이 강의들을 통해 기본적인 프로그래밍 문법과 머신러닝 개념을 이해하시면 더 매끄럽게 현재 강의를 따라가실 수 있을 것입니다.
학습 방법:
- 제안해 주신 방법처럼 일단 이론 부분만 시청하여 전반적인 내용을 머릿속에 넣고, 이후에 코딩 실습을 집중적으로 시청하며 연습해 보는 것도 좋은 방법입니다. 이렇게 학습하면 처음에는 이해가 잘 안될 수 있는 코딩 부분을 반복적으로 시청하며 자연스럽게 익숙해질 수 있습니다. 실습 부분은 여러 번 반복해서 보면서 직접 코드를 실행해보는 것도 큰 도움이 됩니다.
- 제안해 주신 방법처럼 일단 이론 부분만 시청하여 전반적인 내용을 머릿속에 넣고, 이후에 코딩 실습을 집중적으로 시청하며 연습해 보는 것도 좋은 방법입니다. 이렇게 학습하면 처음에는 이해가 잘 안될 수 있는 코딩 부분을 반복적으로 시청하며 자연스럽게 익숙해질 수 있습니다. 실습 부분은 여러 번 반복해서 보면서 직접 코드를 실행해보는 것도 큰 도움이 됩니다.
관련 질문에 대한 강의 내 답변을 참고할 수 있습니다. 비슷한 맥락에서 공부 방법에 대해 권장된 의견들을 볼 수 있는 링크를 아래에 첨부하였습니다:
- 공부방법 관련 질문: 강의의 흐름을 이해하며 반복적으로 학습하는 방법에 대한 질문이 있습니다.
- 공부방법 질문: 딥러닝을 처음 시작하는 학습자에게 추천되는 학습 방법에 대해 논의합니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
답변을 듣고 보니 제 질문이 답변하기에 굉장히 곤란한 질문이었음을 깨달았습니다.. 허허
pretrained model 활용, checkpoint 등에 대한 부분이 이해가 잘 안됩니다.
이런 경우에는 어떤 것을 좀 더 보고 오면 좋을까요?
감사합니다.