대학원생 1학기 8주차 후기 (feat. 기계 학습 특론 멘토링)

5/12. 8주차,9주차,10주차 후기를 이제야 올린다. T.T

4/27 이 날 호기롭게(?) 동기들 저녁 번개 모임에 입장했다. 중간고사 공부나 하지 나새끼 ㅠ

 

벌써 한 학기의 중간이 지났다니..

학교를 다니니까 시간이 더 빨리 흐르는 거 같다.

 

- 응용 데이터 분석

군집분석, 추천 시스템에 대해 배웠다.

후자 쪽 중 협업 필터링인가 이게... 교수님 석사 때셨나 그 당시 본인이 논문으로 쓰셨던 주제 쪽이라고 하셨다.

 

unsupervised learning 쪽은 실습을 거의 안 해봐서 신기했다.

그래서 elbow method는 처음 들어봤다.

 

연관분석 지표 지표에 지지도, 신뢰도, 향상도가 있는데,

직접 사용하기 보다,

교수님은 연관분석에서 얻은 정보를 토대로 다른 후속 작업을 한다고 하셨다.

비즈니스적 중요도를 고려할 수 없다는 게 단점이지만.

 

협업 필터링에서 contents based filtering은

item 간 유사도를 보는 방식인데, item 분석이 아닌 user 선호 item과 유사한 item을 추천하는 방식이다.

이또한 도메인 전문성이 요구된다고.

 

결국 데이터로 뭔가를 하는 일은 도메인 이해도가 중요한 거 같다.

이거 또한 내가 직장 병행 대학원을 다니게 된 이유 중 하나이다...

 

다음주 Test 2가 있다.

 

- 딥러닝

오프라인 수업에서는 CNN 다양한 아키텍처를 보았다.

depthwise separable convolution이 인상적이었다.

실 서비스 제공을 위해 경량화에 대한 이슈는 지속적으로 있지 않을까 생각된다.

 

그리고 온라인 ... 내가 일주일 씩 땡겨 들어서 LSTM 이후로 배운 건 없다. ㅋ 다음주 중간고사다.

 

- 기계 학습 특론

온라인 강의로 k-means와 pca를 배웠다.

 

이번 학기 이 수업은 대부분 온라인으로 진행되나,

이번 주에는 교수님께 멘토링을 받으러 학교에 좀 더 일찍 도착하게 됐다.

사실 적당한 난이도의 데이터를 찾아 보느라 분석한 데이터셋만 한 4종류는 되는데... ㅋㅋㅋㅋ

2개로 줄여 보았다. (이하 A 주제, B 주제)

 

사실, 1만건 이상, 정확도 85% 이상... 을 적당히 충족해서

10분 짜리 ppt에 발표하기 위한 적당한....? (?) 뭔가 그런 걸 원했는데

kaggle 에서 데이터를 맨 땅의 헤딩으로 찾으니까 데이터 난이도가 너무 극과 극이었다 ;;

...내가 고른 주제가 문제였을까...?

어려운가 싶으면 밑도 끝도 없이 어렵고, 쉬운 건 너무 쉬워서 train/test 둘다 거진 99% 나오고... 참나ㅠ

 

어쨌든 8주차, 9주차에 멘토링을 나눠서 진행하는데, 8주차에 신청했다. (스프레드 시트에 선착순으로 이름 입력함)

5분 정도 짧게 진행되었다. 뭐 꼭 85%를 요구한 것도 아니라 하시고... ㅎ...

오프라인으로 OT 진행했던 1주차 때 이후로 이날  교수님을 처음 뵙는데, 생각보다 스윗하셨다 (???)

개인 프로젝트 FAQ 올려주신 거 관련해서 궁금했던 것들을 더 여쭤보았다.

A, B 주제 둘다 해서 일단 A/B 위주로 질문 드리면서 B를 골랐다.. 했으나 왠지 나는 A로 과제를 제출할 거 같닼ㅋㅋㅋㅋ

 

그나저나 선행 연구는 또 언제 찾냐 

 

5/11. 하지만 A도 B도 아닌 C를 주제로 했다ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

멘토링은 의료 데이터로 했는데, kaggle과 선행 연구 간 dataset 차이가 많기도 하고,

내국인과 외국인 ... 또 인종에 따라 다를 수 있고 뭐 .. 나라의 발전 정도 마다 또 다를 거고 해서.. 

C가 주제가 되었다. ㅋ

 

* 이미 언급했듯이 예정 진행 사항 이 많아 5/11에나 글을 올려본다.

5/4 응용 데이터 분석 중간고사(Test2)
5/4 딥러닝 중간고사 (gg.......)

이후,

기계학습특론  7주차 추가 과제 머신러닝 기반의 판결문 분류 관련 보고서 써야함 (~5/4)

기계학습특론 개인 프로젝트 ppt / 보고서 만들어서 내야 함 (~5/6)

 

5/11. 운이 없어서 발표도 바로 해버림 ; 하;