Day 54 class、やはり分かってなかった

1. 画像処理 Segmentation

dataset作成等にクラスが多用されるが、まだclassについて曖昧な点があるなあ
- __XX__っていう関数はデフォルトで実行されるの？とか。
- 調べた所、特殊メソッドといって、クラスに特定の文字列の関数を定義してあげると、特定の動作を行えるらしい。
  - __getitem__は、https://qiita.com/gyu-don/items/bde192b129a7b1b8c532
segmentationでcudaに関するruntime error発生
- 調べた所、data loaderで一度numpyに変換したりしているのがおかしかった模様。データの型とか調べた後は、きちんと整理して再度実行するのがいい。
- 色々とGPUを回した結果、すぐにcolabの制限にひっかかった。-> KaggleのGPUへシフト。kaggleのkernelも使えるあたり、便利。
論文通りの構造の実装
- 講義資料内でのDecoder classが非常にややこしい書き方をしていたので、論文通りの動きとなるよう、自分なりに修正。

講義の内容をざーっと改めて確認。
自然言語処理では、文章生成およびTransformer、BERTまで取り扱ってくれている…！大変ありがたい。
探索的データ解析 (EDA)についても講義があった！自分が探していたのはまさにこれだ…！ありがたい。
WEB開発のあたりでは、Nuxt.jsにまで言及があった。ただ、あくまで機械学習をメインとしたWEBページを作るのであれば、pythonをベースとしたフレームワークを使うのがベストなのだろう。あくまで、フロントエンドのjsを書くためのUIフレームワークとして、vue.jsと、認証関係のfirebase authを触っておく、くらいがベストか。
とにかく、フロントエンドは優先度下げて (いつでも取得できるため)、今は統計処理/画像解析/自然言語処理の基礎を叩き込もう。