부스트캠프 AI_Course 1주차

기다리던 부스트캠프 AI Course 4기의 막이 올랐다. 2년 간의 군생활을 마치고 무뎌진 감을 익히고 싶었고 NUGU 스피커 프로젝트로부터 시작된 AI에 대한 열정을 불태우기엔 더할나위없이 좋은 과정이라고 생각했다. 무엇보다 주변에 개발자 동료가 많이 없는데 인맥 네트워크를 많이 쌓고 싶다.

 

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첫번째 피어세션

 

 

새로운 동료들을 만나고 이야기를 나누며 친해지고자 했다. 난생 처음으로 해보는 ZOOM 미팅에 조금은 어색했지만 금새 적응했다. 내 페이스에 따라 공부하고 부족한 점은 동료들에게서 채울 수 있다는 점이 가장 큰 장점인 것 같다.

 

나는 딱딱한 분위기가 싫었기에 최대한 말을 많이 붙여보았으나 ZOOM 미팅의 특성으로 좀 불편했던 점이 있는데, 바로 딜레이였다. 아직도 적응되지 않는게 대화를 이어가려 대답을 하는 타이밍에 꼭 다른 사람과 겹치며 발언자가 모호해지는 일이 발생한다. 차차 적응하던가 Gather Town으로 갈아타던가 해야지...

 

Python 개발환경 세팅부터 시작했다. 필자는 네이티브 윈도우보다는 WSL을 이용한 Ubuntu 20.02 LTS 환경을 사용 중이다. apt-get의 강력함과 리눅스 개발환경의 깔끔함이 매력적이다. 가끔 버그가 좀 있긴 하지만 공부용으로는 최적이라고 생각한다. 각종 모듈을 관리하기 위해 Miniconda3를 이용해 가상환경을 만들어두었고 Jupyter Notebook을 애용하고 있다. 라즈베리파이로도 써 본 환경이라 친숙했다.

 

Numpy와 Pandas에 대한 보다 심도 높은 이해도가 요구되었다. 2주차부터 Pytorch를 쓰기 때문에 적응해두어야 했다.

 

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이과수학을 좀 해둘걸

 

문과였던 나는 벡터를 처음 접했다. 미분도 이정도로 하지는 않았었는데, 울면서 진도를 따라잡았다. 우리 팀이 많이 도와줬다. 통계학도 많이 어려웠는데 우리 팀에 통계학 전공이 있어 다행이었다.

 

솔직히 걱정을 많이 했다. 내가 듣는 강의가 100% 내 것이 되고 있다는 느낌이 들지 않았다. 흘러가는 내용들을 붙잡고 싶어도 내 배경지식이 이를 따라잡지 못했다. 하루 종일 붙잡아도 두루뭉술한 개념만 남을 뿐이었다.

 

경사하강법도 그 중 하나였는데 개념은 확실히 알게 되었다. 작은 step 사이즈로 독립 변수값(x)에 더하고 빼고를 반복하며 최소 함수 값(y)이 나오는 독립 변수값을 찾는 건데, 결국 미분했을 때 기울기가 0이 나오는, 최솟값 찾는 문제였다. 단순히 손으로 미분하면 원하는 값이 금방 나올텐데 이를 코딩으로 옮기는 게 문제였다. 게다가 미분 값이 y = Wx + b라 할 때, W와 b에 대한 미분을 따로 해주는 방법도 이제서야 알았다.

 

###############저작권 문제로 중략###############
for i in range(100):
    _y = train_x * w + b
    # L2 norm
    error = np.sum((_y - train_y) ** 2) / n_data

    # w와 b 각각의 gradient를 구하는 과정
    gradient_w = np.sum((_y - train_y) * train_x) / n_data
    gradient_b = np.sum((_y - train_y)) / n_data

    # w와 b에 대하여 각각 gradient descent 적용
    w -= lr_rate * gradient_w
    b -= lr_rate * gradient_b

    # plot으로 확인하기 위함
    errors.append(error)

 

다행히, 교수님께서 라이브로 진행해주시는 마스터클래스와 멘토링을 통해 자존감을 되찾았다. 수학이 중요하긴 하지만 필요할 때만 찾으면 된다, 대부분은 함수로 구현 가능하다는 것을 알려주며 현재 나의 개념의 불확실성에 대한 불안감을 어느정도 해소해주셨다.

 

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불안한 감정이 드는 것이 어찌보면 다행이라 생각한다. 앞으로 내가 어떤 것을 해야되는지, 어떻게 성장해야하는가에 대한 의문이 해소되는 것 같다. 불안한 감정과 부족함을 채워가면서 앞으로 21주동안 열심히 성장해야겠다.