안녕하세요. 모카의 머신러닝 입니다. 이번에는 블로그를 운영하면서 느낀 2020년 상반기 회고와 하반기 목표에 대해서 이야기합니다.

그리고 기술 블로그를 운영하고 계시거나, 처음 운영을 하고 싶은 분들 계신가요? 기술 블로그 운영 경험을 같이 공유합니다! 발전적인 피드백도 부탁드리고, 다양한 궁금하신 점들 편하게 질문해주세요!

2020년 하반기 회고

지난 2020년 하반기에 대한 회고입니다.

어떤 것을 이루었나

1. 블로그 성장

• 블로그가 0에서 시작해서 생각보다 많은 분들이 찾아주시는 블로그로 성장했습니다. 지난 목표를 훨씬 더 채운 부분도 있고 못 채운 부분도 있지만 이에 상관없이 꾸준하게 블로그를 작성해서 더 크게 성장한 것 같습니다. 더 열심히 하겠습니다! 많이 응원부탁드려요!

2. GAN 튜토리얼

• GAN 튜토리얼 글을 처음 기획해서 포스팅 하였고, 블로그 내 검색율 1위와 함께 전체 블로그 성장도 이루었습니다.

3. 구글 검색 콘솔을 통한 블로그 검색율 상승

• 구글 검색 콘솔 기능은 말썽이었지만, 연말에 마지막으로 기능이 기적적으로 복구되었습니다…! (예전에 신세 한탄하는 포스팅을 한번 한적 있습니다…흡 구글 컴색 콘솔) 이게 없으면 사실상 블로그 유지가 어려운데 블로그를 지속할 수 있게 되었습니다.

4. 조회수 시각화 by Hits

• Github 블로그라서 제가 사용하는 기본 템플릿에는 조회수를 볼 수 있는 기능이 없었지만, 다른 분들 블로그를 참고하여 Hits를 사용해서 포스팅의 조회수를 시각화 할 수 있는 기능을 넣었습니다. 작은 기능이지만 조회수를 통한 포스팅 수의 측정 뿐만 아니라, 읽는 분들에게도 하여금 더 신뢰감도 주고, 블로그 전체적으로 시각적 효과와 관리적인 측면에서 많은 이점을 얻은 것 같습니다.
• 다음에는 ‘Buy me a coffee’ 기능을 넣을 예정입니다. (블로그 이름도 커피를 좋아하는 모카의 머신러닝 이잖아요 ㅎㅎ 취향도 개발문화에 잘 맞나봐요 …ㅎㅎ)

5. 논문 리뷰 -> Long paper review와 Short paper review 분류하기

• 블로그에 GAN과 다른 다양한 주제의 논문들에 대해서 리뷰를 기획했습니다. 실행하는 과정 중에 하나의 복병이 있었는데, 그것은 논문에 따라서 내용에 깊이에 대한 편차가 있어 읽는 속도가 천차만별이라는 것입니다. 간단한 논문이거나 내가 그 분야에 배경지식이 이미 많다면 몇시간 만에도 읽을 수 있는 논문이 있는 반면, 어떤 논문은 2주를 붙잡아도 제대로 못 읽은 논문이 있습니다. 대충 읽는 것보다 꼼꼼히 집고 가려고 계속 읽었는데 깊은 이해에는 당연히 좋지만 전반적인 블로그 진행에 대해서는 지연을 일으키게 되었습니다.

• 이를 개선하기 위해서 앞으로는 Long paper와 short paper를 구분하려고 합니다. Long paper는 몇주가 걸려도 상관없이 계속 읽고 거의 다 설명하는 내용입니다. Short paper는 한 논문에 대해서 핵심적인 개념 위주로 설명하는 내용입니다. 먼저 SinGAN 논문을 읽고 short paper review 형식으로 포스팅을 적어보았습니다. SinGAN 논문 리뷰
• https://www.endtoend.ai/ 승재님 블로그를 보면서도 생각정리 하는데 도움되었습니다. 잘 보고 있습니다. 감사합니다!

6. 프로필 페이지 만들기

• About 페이지에 노션으로 만든 프로필 페이지 링크를 넣었습니다. 블로그의 프로필 페이지는 마치 github 프로필을 볼 때 처럼 해당 포스팅에 대해서나 기술 블로그를 볼 때 신뢰감을 주는 효과가 있어서 블로그에 도움이 된 것 같습니다.
• New 처럼 이벤트를 업데이트 하는 부분은 데모 테스트를 해보았는데 개선을 할 예정입니다.

7. 한국을 기반으로 외국 검색 유입 증가

• 데이터를 살펴보았을 때 한국 유저가 대부분을 차지하고, 이후 다양한 국가에서도 조금씩 검색 유입이 되었습니다.

8. 제목은 한글이 좋다

• 다른 블로그에도 똑같이 적용될지는 모르겠지만 현재까지는 한글이 좋다는 것이고, 제 블로그에 해당한다는 것입니다.

9. 꾸준한 공부 포스팅 공유의 필요성

• DenseNet, ffmpeg 포스트가 GAN 튜토리얼과 함께 Top 3 안에 드는 콘텐츠 입니다. 저는 이 글들은 기획하기 보다는 제 스스로도 공부를 하는데 항상 까먹기도 하고 다시 볼 때 좋으니까 일단 해보았습니다. 이런 글들은 오랜 시간 소요를 한 글이 아닙니다. 이번 피드백을 통해서 그때그때 내가 다음에 또 필요하다고 생각하는 글들은 다른 사람들도 필요하다고 생각하는 글이 될 수 있다고 생각합니다. 따라서 한 포스팅에 너무 시간을 소요하지 말고 내가 공부하는 것들을 자연스럽게 꾸준히 포스팅하는 것도 중요하다는 생각이 들었습니다.

포스팅 방향성

1. 블로그 아이덴티티 만들기

현재 GAN을 중점으로 한 논문 리뷰를 지속할 예정입니다.

1. GAN 논문 리뷰
2. GAN 코드 구현
3. Unsupervised Learning 이론
4. GAN을 활용한 application 리뷰

2. 이론과 코드: 기초부터 심화까지

1. 기초부터 심화 이론

   수학, 확률통계 -> 머신러닝, 딥러닝 -> 강화학습 복습 -> 메타러닝

2. 머신러닝 활용에 도움되는 것들

   Docker, Kubernetes, Vue.js, SQL

3. 알고리즘

   프로그래머스, 백준 알고리즘, 알고리즘 이론 처음부터 시작

   기초를 더 탄탄히 하고 나중엔 Python, PyTorch 딥러닝 코드 공부 위주로도 할 예정

4. ML 챌린지

   학회에서 열리는 챌린지, 캐글, DACON 등

앞으로도 머신러닝과 CS , 다른 전공지식 들에 대해서 기초와 심화를 꾸준히 공부하고 복습할 예정입니다. 이번에 연구실에서 패턴인식 스터디를 하게 되었습니다. 머신러닝, 강화학습은 강의를 다 듣고, 메타러닝은 강의를 1강도 듣긴 했지만, 스터디를 하면서 먼저 기초에 잘 집중해서 공부를 먼저 하겠다고 생각을 했습니다. 알고리즘은 평소에 꾸준히 하고싶은데 일부러 생각을 잘 안하면 우선순위로 밀리게 되어 다시 핵심으로 잡았습니다. 작년에 저는 ECCV 2020 챌린지와 인공지능 그랜드 챌린지 2개의 대회에 참가하는 경험을 했습니다. 올해에도 챌린지에 참가할 수 있는 기회가 있으면 참가하려고 합니다.

3. 꾸준하게 포스팅 업데이트 하고 알리기

꾸준하자!

1. 내가 공부하고 성취한 것들에 대한 기록 꾸준히 하기. 다른 분들에게 도움이 되는 것과 나 자신이 동기부여 받고 도움되는 것이 동시에…!
2. 검색해보다가 우연히 패스트캠퍼스 환급반 분들이 블로그 포스팅을 하신 것들을 보았다. 각자의 성향에 따라 다르겠지만 오늘은 몇 페이지 까지 공부하겠다 보다, 공부한 부분들 블로그에 1개 포스팅하겠다도 도움이 되는게 있는 것 같다. 자신에게 맞는 방법으로 하면 된다.
3. 내가 공부했었지만 못 올린 것들 다시 복습하면서 포스팅: CNN, SLAM, 강화학습 등 내가 공부한 것들
4. 공부했던 것들과 진로에 대해서 이야기 하는 글
5. 깃헙과 프로필도 깔끔하게 정리 잘 하자

2021년 상반기 목표

상반기 중 3개월에 대한 목표를 적어보았습니다.

OKR

Objective 1: 아이덴티티

Objective 2: 성장

Objective 3: 이론과 코드 공부

1. 블로그 아이덴티티 구축

GAN에 대한 주제로 포스팅을 계속 해나갈 예정입니다. Short paper는 3개월 동안 매주 하니씩, Long paper는 3주에 하나씩 분량으로 설정했습니다. 코드 구현은 2주에 하나씩 분량으로 설정했습니다. 또한 이전에 여러가지 공부자료 모음을 적었듯이, 기존의 GAN만 포스팅 하는 것이 아니라 weekly paper, 하나의 개발 이슈에 대한 경험, 챌린지, 연구 생활 등 다른분들께 도움이 될 만한 주제를 더 선정해서 포스팅 할 예정입니다.

Objective 1: 아이덴티티

2. 성장

운영측면에서 성장에 대한 이야기 입니다. 개인 계정만으로는 포스팅에 한계가 있어 인스타그램으로 공스타그램 계정을 따로 열었습니다. 인스타그램에서는 우선 다른분들처럼 습관적인 부분에 대한 기록을 해나갈 것 같습니다. 3개월 매주 하니씩 해서 12개 입니다.

Objective 2: 성장

3. 이론과 코드 공부

기조를 탄탄히 하기 위한 이론과 코드 지식에 대한 공부에 대한 이야기 입니다. 이번 방학기간에 학부생분들과 함께 스터디를 진행하고 있습니다. 진행하는 김에 까먹지 않을 겸해서 포스팅하려고 합니다. 머신러닝 인프라 관련 부분은 필요한 부분들을 빠르게 학습하려고 합니다. 알고리즘은 아직 공부 계획이 준비가 안 됬지만, 일단 실행할 예정입니다. 블로그와 저의 지식 자체에 도움되는 측면에서 UC Berkeley Peter Abeel 교수님의 CS294 Unsupervised Learning 강의을 들으려고 합니다. 이 강의는 예전부터 계속 듣고 싶었고, 지난 학기에 앞부분을 일부 듣기도 했지만 다 듣지는 못 했습니다. 개인적으로는 강화학습 CS285보다 더 어려운 것 같습니다… 잘 공부해보고 싶어요! 꼭 어려운 강의가 아니더라도 기본 머신러닝 같이 다양한 MOOC는 계속 들을 예정입니다.

Objective 3: 이론과 코드 공부

블로그 피드백

발전적인 피드백도 부탁드리고, 다양한 궁금하신 점들 편하게 질문해주세요!

목표를 가지고 계신 모든 분들 화이팅!

긴 글 읽어주셔셔 감사합니다. 🙂