👤 익명 1

콘텐츠 제목	coarse label 로 custom dataloader 만들어보기 (근데 이제 딥러닝 인퍼런스 값을 곁들인..)
피어 리뷰 결과	통과
콘텐츠의 장점	글이 재미있고 노트북이 함께 공유되어 실습에 용이
개선할 점
(부연 설명이 필요한 부분, 줄여야 할 부분)	첫 스타트에 “Train loop에 기능추가하기”는 무엇인가요?
이슈가 되는 부분
(저작권, 윤리적 이슈 등)	밈은 저작권이 괜찮나요?
사소하지만 개선되면 좋은 부분	- 맨 처음 본문에 progressbar에 그림1이라고 잘못 적혀있어요

핵심은 아니지만 [colab 자료]

👤 익명 2

콘텐츠 제목	coarse label 로 custom dataloader 만들어보기 (근데 이제 딥러닝 인퍼런스 값을 곁들인..)
피어 리뷰 결과	통과
콘텐츠의 장점	구글 드라이브 마운트하는 법부터 multi-input 모델까지 단계적으로 잘 나눠져 있었으며 코드와 적절한 설명 덕분에 이해하는데 큰 도움이 되었습니다. 특히 해당 콘텐츠의 유머러스한 문체 덕분에 전반적으로 글이 잘 읽히고 재미있어서 좋았습니다.
개선할 점
(부연 설명이 필요한 부분, 줄여야 할 부분)	없습니다.
이슈가 되는 부분
(저작권, 윤리적 이슈 등)	없습니다.
사소하지만 개선되면 좋은 부분	“model.fit() 벗어나기!” 시리즈의 1편을 보면 해당 코랩 노트북에 사용된 데이터셋 링크가 달려있지만 해당 글을 읽지 않은 독자들은 모를수도 있으므로 이 부분을 위해서 코랩 주피터 노트북에 추가로 달아주시면 좋을 것 같습니다.
느낀 점	해당 글을 통해서 요가 이미지에서 key point를 얻는 법과 multi dataloader를 만드는 방법 등의 유용한 정보를 얻을 수 좋았습니다. 개인적으로 “model.fit() 벗어나기!” 시리즈를 읽으면서 해당 글을 읽는게 더 좋았던 것 같습니다.

콘텐츠 제목	coarse label 로 custom dataloader 만들어보기 (근데 이제 딥러닝 인퍼런스 값을 곁들인..)
피어 리뷰 결과	미통과
콘텐츠의 장점	많은 사람이 떠올리는 아이디어를 실천에 옮겼습니다.
개선할 점
(부연 설명이 필요한 부분, 줄여야 할 부분)	주제와 예상 독자가 명확하면 좋겠습니다.
학습된 모델의 Inference 결과를 사용하는 내용이 주입니다.
이런 걸 annotation이라도 해도 되는지, 성능이 어느정도 나오는지, 관련 연구가 있는지 해소되는 부분이 없었습니다.
독립된 콘텐츠로 만들기보다는 model.fit()에서 벗어나기의 서브챕터로 들어가면 좋겠습니다.

구어체를 써서 친근감이 있는 건 좋지만 읽기에 방해될 정도의 구어체는 지양하면 좋겠습니다. | | 이슈가 되는 부분 (저작권, 윤리적 이슈 등) | 이미지 출처 표시가 잘 안 되어 있는데 저작권 관련해서 잘 모르겠습니다. | | 사소하지만 개선되면 좋은 부분 |

| | 느낀 점 | 콘텐츠 주제 크기를 생각해보게 되었습니다. 이번 콘텐츠는 더 큰 범위의 콘텐츠의 서브 챕터로는 적당하지만 독립된 콘텐츠로서는 독자가 얻어가는 게 적다고 생각합니다. |

제목을 수정하신 것 같지만 확인차 코멘트 남깁니다.

[x] coarse label 로 custom dataloader 만들어보기

→ coarse label 설명이 추가되면 좋겠습니다.
- 제목을 “데이터 annotation 해보기”로 바꾸셨다고 하더라도 coarse label에 대한 설명이 있으면 좋겠습니다.
[ ] [취향] 첫 문장은 주제와 밀접하면 좋겠습니다.

Inference결과를 Data Annotation으로 쓰는 게 주된 주제인데 self-supervised, semi-supervised부터 나와서 이게 주제인가 착각했습니다.

[x] “Yogapose(요가를 하는 사람 이미지) 데이터로 튜토리얼을 쓰는데 학습이 잘안됩니다.”
- 어떤 모델/ Task의 학습이 안되는지 명시되면 좋겠습니다.
- 뒤에 내용으로 유추해보았을 때 요가 자세 분류 같습니다.
- 예시
  
  “EfficinetNet으로 요가 자세 분류 모델을 학습하는데 정확도가 잘 안나옵니다.”
[x] “위의 레포를 사용하여”
- 어떤 레포인지 안나와있습니다.
[x] “아래처럼 만들어서 ~~아래의~~ annotation한 데이터의”
- 뒤에 “아래의”는 지워도 될 것 같습니다.
[x] “하지만 그냥 가져다쓰면 뭔가 🐑아치 같기 때문에 위 링크에 있는 짤막한 MoveNet의 설명을 번역하고 약간의 설명을 덧붙이며 이 모델이 어떤건지 알아가는 시간을 짧게 가져보려고 합니다.”
- 구어체임을 고려하더라도 부사, 관형사가 많습니다. 필요한 단어만 추리면 좋겠습니다.
- 예시
  - “그냥 가져다쓰면 🐑아치 같기 때문에 링크의 짤막한 Movenet 내용을 번역하여 어떤 모델인지 알아보겠습니다.”
[x] Yogapose 데이터를 어디서 얻을 수 있는지 표시하면 좋겠습니다. 공개된 데이터가 아니라면 비공개라고 알려주면 좋겠습니다.