WIL(Weekly I Learned)이란?
WIL은 Weekly I Learned의 약자로 “주간동안 내가 배운것”을 블로그(벨로그, 깃허브, 티스토리 등)에 정리하는 것을 말합니다. 스터디를 하면서 배운 점 / 느낀 점 / 아쉬웠거나 어려웠던 점을 기록하는 용도로, 단순히 내용 정리뿐만 아니라 내가 어떠한 점을 고민하고 성장했는지 되돌아볼 수 있습니다.
스터디에서 정리한 글 혹은 링크를 해당 주차 깃허브 WILn.md 파일에 업로드해주세요!
WIL에는 어떤 내용이 들어가면 좋을 까요?
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이번주에 배운 내용의 개념 정리
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이번주의 목표, 할 일
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이번주에 학습하면서 어렵거나 더 알고 싶은 파트
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이번주 스터디를 하면서 느낀 점
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다음주 스터디의 목표, 다짐
WIL 작성 예시
## <인공지능 스터디 1주차 WIL>
### 이번주 스터디 목표
너무 모든 것을 세세히 이해하기보다는 전체적인 흐름과 틀을 보자!!
### 오늘의 키워드
Deep learning, Neural Network, Nonlinear Function
**1. Deep Learning Component**
- Data
- Model
- Loss function(생소한 개념!!)
- Optimization and Regularization
- Optimization : loss function을 빠르고 정확하게 줄이기 위한 최적화 기법
- Regularization : 학습을 방해하여 일반화 성능 up
**2. Nonlinear function**
- 활성함수로 비선형 함수를 사용하면 신경망의 표현성을 높일 수 있다
### 느낀점
첫주차 스터디라 그런지 처음 보는 개념들이 많아 머릿속에 잘 정리가 안되었는데, 이렇게 WIL을 작성하면서 복습하니까 어느정도 정리가 된 것 같았다. 그러나 여러가지 수학적 식들과 함수들이 나올 때, 이해가 가지 않은 부분이 많았다. 이번 스터디에서는 Modern CNN 파트가 가장 흥미로웠다.
### 다음 스터디 목표
오늘 배운 것을 바탕으로 다음 수업을 이해하도록 노력해야겠다. 특히 중복되어 쓰이는 함수와 모델이 있는지 집중적으로 봐야겠다.
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