[10] KT AIVLE 3기 ai트랙 - 에이블스쿨 7주차

1. 이번 주의 구성 (3.13. ~ 17.) CNN, object detect 을 함께 다뤘다. 저번 딥러닝 수업을 강의해주셨던 (똑또로똑똑) 강사님이 다시 돌아오셨다. 저번 수업에서 필기 정리가 인상적이었는데 이번에도 해주시겠지? 사실 딥러닝 때는 예전에 배웠던게 떠올라서 어렵지 않았는데 이번에는 YOLO가 껴있다고 해서 걱정이었다.. 2. CNN 학부생 시절에도 많이 봤었던 CNN인데 너무 오랜만에 봐서 그런가 처음엔 조금 어려웠다. 그래도 CNN 구조 그림보니까 다시 떠올랐다. 그 때는 '필터'라는 개념이 잘 이해가 안됐는데 에이블스쿨에서 feature representation 용어를 듣고 나니까 이해가 되었다. 수업 기간이 짧다보니 정말 간단한 개념만 다루고 굵직한 모델들을 많이 보지 못해서 ..

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• · 2023. 4. 12.
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[번외5] KT AIVLE 3기 ai트랙 - 세번째 공모전

1. 이번에는 약간 다른 역할로 출전한 공모전 (~3. 31) 나도 세번째 공모전을 출전할거라고는 생각을 못했다... 같은 반 에이블러께서 나에게 연락을 주셨는데, 그 당시 심리상태가 영 좋지 못했다... 그래서 직접적으로 분석하는 팀원으로 참여하기 보다는 PM? 기획? 검토자? 느낌으로 참여해도 괜찮겠냐 말했고, 그렇게 팀원으로 조인하게 되었다. 2. 정말 열심히 하는 팀원들 그렇게 팀원이 4명 모였는데 분석을 담당하는 팀원 3명 모두 정말 열심히 하셨다. 작업물에 따라서 '이걸 해보시는게 어떨까요?' 라고 내가 제시하게 될 줄 알았다. 그런데 실제 시작해보니 각자 해보고 싶은게 있으셔서 내가 직접적으로 어떤 작업을 제시하기보다는 팀원들에게 '왜 그런 분석/시각화를 해보고 싶었는지?' 같은 질문을 던지..

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• · 2023. 4. 11.
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[번외4] KT AIVLE 3기 ai트랙 - 28회 ADP 실기 합격 후기 및 문제풀이 복기

0. 지식 베이스 ADP 준비 단톡방에서 기본 베이스를 궁금해하시는 분들이 많아서 간단히 정리해보았습니다. - 문과생으로 대학 입학. 컴공 복수전공, 학부 AI연구생 6개월, 데이터 분석 경진대회 3회 수상 경험 -> 그런데 학사 졸업하자마자 군대 3년 3개월 가는 바람에 전공 지식 까먹음 - 전역 이후 사조사 취득하면서 통계감각 끌어올렸고, KT 에이블 스쿨을 들으면서 ML 감각 다시 끌어올림. - 그래서 데분 초심자가 아니기는 하나 많이 까먹은 상태였습니다. 그렇지만 빅분기는 너무 쉬워보여서 바로 ADP에 도전했습니다. 본격적으로 ADP 실기를 대비한 기간은 2달이 약간 안되는 것 같아요. - 정리하면, ADP 28회차 공부를 공식적으로 시작했을 때의 수준 (23년 1월 쯤) ADP 필기 한 번에 붙..

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• · 2023. 4. 9.
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[09] KT AIVLE 3기 ai트랙 - 에이블스쿨 6주차 02

1. 이번 주의 구성 (3.9 ~ 10.) 이번에는 머신러닝 책에서는 잘 다뤄지지는 않는 '모델 해석과 비즈니스 인사이트 제시' 주제였다. 공모전이나 데분 프로젝트를 생각해보면 '결국 이 모델이 뭘 설명하는건데?' 를 높으신 분들에게 설명해야 하는 니즈가 생기는데, 이를 해결할 수 있는 수업이었다. 2. Permutation Importance 이 녀석은 ADP를 준비하면서 처음 알게 된 지표인데, 에이블스쿨에서 다시 마주했다. 특정 피쳐에 대하여 여러번 섞고 나온 스코어의 평균을 계산한다는 발상인데, sklearn의 지도학습 모델에 모두 적용할 수 있다는 장점이 있었다. ADP 기출 문제 중에 SVM 모델의 변수 중요도를 제시하라고 해서 수험생들이 멘붕이었던 적이 있었다고 한다. 물론 linear sv..

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• · 2023. 4. 4.
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[08] KT AIVLE 3기 ai트랙 - 에이블스쿨 6주차 2차 미니프로젝트

1. 이번 주의 구성 (3.6 ~ 8.) 미니 프로젝트 기간이 돌아왔다.. 이번 주는 1차 미프와는 다르게 평가도 이루어진다고 해서 더 잘해야 될 것 같은 느낌을 받았다. 저번 미프 때는 강의장에 못나갔으니 이번엔 나가봐야겠다고 생각했다. 2. 1일차 1일차는 미세먼지 농도를 예측하는 task였다. 아마 당연하겠지만 시계열 데이터set이었기 때문에 row끼리 연관성이 있을 것이라고 생각했다. 이를 파악하기 위하여 가법모델을 적용해서 시계열분해를 적용했고, seasonality가 있음을 확인했다. 다만 이상치처럼 확 농도가 심해지는 구간이 있어 시계열 모델로는 잘 해석되지 않을 것 같았다. 따라서 계절성은 결측치 처리의 근거로만 사용하기로 결정했다. 재미는 있었지만 다들 성능이 너~~무 잘 나와서 결과는 ..

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• · 2023. 4. 1.
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[번외3] KT AIVLE 3기 ai트랙 - 두번째 공모전을 끝내고

1. 후기 (3월 24일의 일기) 아직 에이블 스쿨 일기 상으로는 5주차이지만... 공모전 끝난 직후의 생생한 느낌을 담기 위해서 이번에도 번외편을 빨리 구성해보았다. 이번에는 경찰대학 공모전보다 훨씬 가볍게 진행했다고 생각했는데 몸은 그렇게 느끼지 않았나보다. 제출이 완료되니까 몸이 축 늘어지는게 꽤나 피로가 쌓였음을 알렸다. (그치만 아직 할 게 너무 많은걸... 일어나!!!) 오늘까지 제출기한이었는데 잘 마무리했다. 놀라운 점은 팀장 역할이 따로 없었는데 팀플이 잘 굴러갔다는 점이다. 워낙 각자 맡은 task가 명확해서 가능했던 것 같다. (각자의 task를 안하면 바로 빵꾸라서 안할래야 안할수가 없는 구조랄까?) 물론 오늘 마지막 검토 때는 공문서 PTSD가 떠올라서 내가 붙잡고 좀 교정하긴 했지..

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• · 2023. 3. 27.
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