이주의 소감

• 진짜진짜 힘겨운 한주였다.
• 장장 200장이 넘는 pdf를 6일간 배우는데, 그중 5일이 지났으니.. 잘 버텼다!
• 진짜 맛있는 음식을 미쳐 소화가 다 되기도 전에 꾸역꾸역 먹는 느낌이었다. 강사님의 설명은 너무나도 알찼는데, 그걸 소화하면서 따라가기에는 시간이 절대적으로 부족하기 때문이다. 강사님도 그걸 아시기 때문에 최대한 많은 것을 알려주려는 마음과 최대한 천천히 쉽게 나가려는 마음 사이에서 갈등하신 듯 하다.
• 새로운 스터디도 두개나 시작되었고, 단위기간 한달도 끝이 났다. 이젠 진짜로 에이블에서 발을 뺄 수가 없다. 이왕 하기로 한거, 끝까지 잘 해보자!

무엇을 배웠나

머신러닝

갓기영 say: 선택과 집중 전략

• 회사의 자원은 사람, 돈, 시간이 있는데, 자원은 항상 부족하다.
  우리는 부족한 자원을 적절하게 사용해야한다. 즉 선택과 집중을 해야한다. 파레토 법칙도 80:20이 아닌가?
• 이번 머신러닝에서는 수많은 알고리즘을 배운다. 그렇지만 부족한 자원내에서 우리는 모든 알고리즘을 해보고 가장 좋은 것을 선택할 수는 없다. 즉 우리는 선택하고 집중해야한다!
• "개념 없는 직관은 맹목이다"
• 우리가 경험을 쌓고, 개념을 익혀서, 이 데이터에는 어떤 알고리즘이 가장 좋을 지 판단하자.

'좋은 모델' 이란?

• 좋은 모델이란, 적절한 복잡도와 적절한 성능을 지닌 모델이다.
• 아무리 성능을 튜닝하고 하이퍼파라미터를 조절하고 어쩌고 저쩌고 해도.. 그렇게 해서 최고의 성능을 얻었다 한들.. 일반화되지 않는다면, validation과 test set의 target값을 예측하지 못한다면 무슨 소용이 있을까?
• 결국 과대적합에 늘 주의해야한다.

생각보다 '머신러닝'은 간단하다.

• 결국, 평균을 비교하고 편차를 줄이고 오차를 줄이는 것.
• 성능이 부족하다? 더 쪼개고 여러번 돌리자.
• 검증을 더 하고싶다? 역시 쪼개고 돌리면 된다.
• 생각보다.. 머신러닝이란 자식, 간단해보인다.

그외

스터디

SQL 스터디를 시작하다.

• 드디어 SQL 스터디를 시작했다. 그런데.. 풀어오기로 한 문제가 너무 쉬워서, 그냥 스터디 방향성만 이야기 하고 끝냈다.

우리반 스터디를 시작하다.

• 금요일, 우리반 스터디가 시작되었다.
• 따릉이 데이터로 머신러닝을 돌린 결과를 서로 이야기하며 질문하고, 이번주에 배운 내용을 읊으며 정리하는 시간을 가졌다.
• 앞으로는 각자 발표하고 싶은 사람이 시간을 갖고 발표해보기로 했다.

드디어 내일, 우리 반이 모인다!

• 8명이 모인다! 드디어!
• 친해지는데는 맥주 한잔만한게 없지만, 아쉽게도 각자 시간이 안 맞아서 점심에 모이기로 했다.. 그래도! 어색하지 않게! 잘 만나고 와야지 ㅎㅎ