[주간회고]5월 3째주(5/16~20)

차보경·2022년 5월 22일
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회고록

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🚀사용한 라이브러리

  • Tensorflow
  • sklearn
  • Matplotlib
  • NLTK
  • NumPy
  • Pandas

😎이번주 도전한 것

실습내용

1. 최대한 블로그 많이 적기

  • 지난주가 AIFFEL을 시작한지 1달 정도 된 때라 스스로 한번 지난 기간을 돌아봤는데, 뭔가 많이 하고 배운게 많긴한데 '내가 딱 뭘 배웠다! 뭘 알고 있다!' 라고 말하기엔 쉽지 않은 것 같다.
    그래서 어떻게하면 내가 배운걸 정리하고 표현할 수 있을까? 생각했을 때 나온 답이 일일회고, 주간회고 였다. 지난 회사에서도 금요일에 주간업무를 작성하며 이번주 한 일과 다음주 한 일을 정리하면서 한주를 마무리하고 다음 한주의 목표를 세워서 나아간 것 처럼 나 스스로의 주간업무를 작성하기로 했다.
    많이 귀찮을수도, 안쓰게 될 수도 있지만, 유명한 개발자분께서 "기억보다는 기록을"을 외친 것처럼 나도 내 쓰잘데기없는 기억보단 기록을 믿고 나아가기로 했다!

2. 실습시 코드 완전히 이해하고 넘어가기

  • 실습을 진행하다보면, 시간에 쫓기기도 하고 그러니 마음이 조급하기도 하고 개념을 이해하기도 벅찰때가 있어서 코드는 '한번 쓱 읽고 그런 역할을 하는구나~ -> 복붙' 으로 넘어가는 경우가 많다...
    근데 그렇게 넘어가다보니까 뒤돌아서 '아 이런 역할하는 코드가 있었는데..?' 하고 다시 깃허브로 넘어가 뒤져보는 경우가 왕왕 있다. 그때마다 스스로 '아 이게 맞나..?'라는 생각이 들어서 안되겠다 싶어 이제 코드를 하나하나 뜯어보고 넘어가기로 했다. 사실 진작에 이렇게 했어야하는게 맞지만, 급한 마음에 그렇게 하지 못한게 돌이켜보니 아쉽다.
    남에게 보여주기, 진도 맞추기 위해 이 수업을 들은게 아니지 않나. 물론 더 시간을 들이고 진도에 맞춰 나가는 것도 중요하고, 포폴을 위해/정보를 위해 블로그 깃허브를 정리하는 것도 물론 중요하지만 그 이전에 내 실력을 쌓아나가는 것이 더 중요하다. 코드를 이해하고 나아가 내가 개조할 수 있는 수준이 되는 그날을 기대하며 한발한발 나아가자.

🧐그로인해 배운 것

1. 학습내용 중 새로 알게된 내용

  • NLP 내용 - 단어 Embedding / Tokenizer
  • Optimizer 별 loss 변화
  • Tokenizer 함수 내 num_words 변화에 따른 학습률 변화
    • 같은 embedding size에서 단어집 수를 42,000에서 20,000으로 줄이자 학습이 더 잘 되는 것으로 확인됨
      -> 데이터의 양이 충분하지 않다면, 단어의 양을 좁게 잡아 작은 단어들 사이의 관계를 더 확실하게 인지시키는 것이 학습에 도움이 되는 것 같다.

2. 유독 어려웠던 점

  • NLP는 처음이다보니 Embedsding 개념을 이해하는게 조금 어려웠다. 그리고 단어와 단어사이의 관계를 내가 정의해주는게 아니라 컴퓨터의 계산에 따라 나온 값이다보니 그 결과를 이해하기도 어려웠다.
  • 가위바위보에서 학습량이 적어서 그런지,,, 자꾸 overfeeting되어 test에 올바른 값을 내지 못했다. 다른 사람들은 CV를 사용해서 정확하게 따려고 노력하던데,,, 너무 요행을 바라지 않았나 싶다...!

다음주부터는?

  1. 아침 CS231 30분 듣고 정리하기
  2. 일일 회고 조금씩이라도 쓰기

완료 피드백

  1. 아침 CS231 30분 듣고 정리하기
  2. 일일 회고 쓰기
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차보의 Data Engineer 도전기♥ (근데 기록을 곁들인)

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