An Introduction to different Types of Convolutions in Deep Learning을 번역한 글입니다. 개인 공부를 위해 번역해봤으며 이상한 부분은 언제든 알려주세요 :)
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- 데이터 사이언스 분야의 인터뷰 질문을 모아봤습니다. (데이터 분석가 / 데이터 사이언티스트 / 데이터 엔지니어)
- 구직자에겐 예상 질문을 통해 면접 합격을 할 수 있도록, 면접관에겐 좋은 면접 질문을 할 수 있도록, 딥러닝 공부하는 분들에겐 용어를 알 수 있도록 도와드리기 위해 본 문서를 만들게 되었습니다. 다만 여기에 나온 모든 것들을 알 필요는 없습니다. 특정 분야에 이런 것들이 있나보다~ 정도의 키워드만 가져가도 충분히 좋을 것 같습니다!
- (단, 테마가 어색하거나 질문이 이상한 것들이 존재할 수 있으니 꼭 선별해서 보시길 부탁드립니다!!!)
- 정답은 따로 작성하지 않으며 질문 위주로 작성했습니다. ( 하용호님, 남세동님의 허락을 받아 내용을 포함했습니다 )
- 질문의 테마를 넣기 애매할 경우엔 제가 임의로 넣었습니다. 또한 특정 분야는 제 얕은 지식으로 문제를 작성했으니, 문제가 부족하다고 느끼시면 언제든 댓글 날려주세요 :)
- Github에서 보실 분들은 링크를 클릭해주세요
- Data Science 공부에 대한 전반적인 내용이 궁금하신 분은 I-want-to-study-Data-Science 문서를 보시면 좋을 것 같아요 :)
- 개발 전반적인 면접 질문은 Interview_Question_for_Beginner를 추천합니다! 신입 데이터 엔지니어의 경우 해당 문서에 있는 CS 내용을 숙지하면 좋을 것 같습니다
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글또 1회차 모임을 2월 10일 토요일에 진행했습니다. 모집글을 올리기 전엔 “잘 될까-?”라고 생각했지만 사실 잘 안되도 상관없었습니다. 지인들과 소소하게 글쓰기를 하면 되거든요!
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pytorch 튜토리얼을 보고 개인적으로 정리하는 포스팅입니다
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Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems 논문을 읽고 정리한 포스팅입니다. 머신러닝 시스템에서 발생할 수 있는 기술 부채에 대한 이야기와 실제 제품 도입시 아키텍쳐에 대해 나와있는 논문입니다. 의역이 있을 수 있으며 제가 잘못 이해한 것은 언제나 지적해주시면 감사하겠습니다!!!
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