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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..
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..
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 ..
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..
1. 이번 주의 구성 (2.27 ~ 3.3) 이제 딥러닝 수업에 진입했다. 에이블 스쿨 시작하고 처음 맞이하는 휴강도 있었다. 에이블 스쿨은 휴일을 엄수한다!! (강사님도 매니저님도 사람이야 ~~~) 2. 케라스 시작 먼 소싯적 DL을 접할 때는 텐서플로 1.X 버전을 사용했었다. 그 때는 텐서도 따로 정의해줘야하고 유저가 설정해줘야 하는 것이 많아 너무 귀찮고 짜증났었는데 정말 세월이 무상한 것 같다..... 이번 강의로 케라스를 처음 접했는데 이전에 내가 접한 헬같던 텐서플로와는 전혀 다르고 편한 코드구조를 가지고 있었다. 시퀀셜 방법이 빨리 짜기에는 좋아보이는데, 모델 튜닝을 위해서는 아무래도 함수형 방법을 자주 쓸 것 같다. 나는 예전에 이론을 공부한 짬밥이 있어서 그런가 강의도 정말 쉽고 실습시..
1. 이번 주의 구성 (2.20 ~ 2.24) 2기에서 '메시장래'라고 불리셨던 이장래 강사님의 머신러닝 강의가 시작되었다. 내용 자체는 핸즈온 머신러닝의 ML 부분을 축약한 느낌이었다. 그런데 강사님의 강의력이 더해지면서 초심자들이 굉장히 이해하기 쉽게 설명해주셨다. 내가 처음 배울 때는 이렇게 쉽게 가르쳐주는 사람도 없었고 오로지 책 밖에 없어서 이해하기 너무 어려웠던 게 기억이나서 괜히 억울해졌다. 저번주에 공모전 제출이 끝나기도 했고.. 내용도 엄청 어렵지는 않아서 다소 편한 마음으로 들었다. 2. 많은 실습시간 = ADP 연습 느낌 ADP 유경험자들의 말을 따르면 데이터 전처리, 자주 사용되는 모델링 코드들은 책을 보지 않아도 튀어나오면 좋다고 한다. 수업을 들으면서 나 스스로 이론적인 내용을 ..