무엇을 배웠나

미니프로젝트 2차

• 미세먼지농도 예측 모델을 제안하는 것이 주제였다.
• 시계열 데이터를 다루었음
• 머신러닝 프로세스 전체를 실습할 수 있었다.
  - 데이터 탐색 -> 전처리 -> 알고리즘 선택 -> 하이퍼파라미터 튜닝 -> 최종 모델 -> 예측 및 평가
• 악성 사이트 탐지 모델링을 주제로 팀 별 Kaggle도 진행
• 캐글은 배경 지식이 꽤나 크게 작용한다는 것을 느낄 수 있었음

Day 04

• ML / DL 기본적인 내용을 다룬 후 AI 모델을 복습하며 해석 및 평가에 대해 배움
• 가변수화와 다중공선성
• 하이퍼파라미터 튜닝 기본
• 중요한 파라미터 추려내기

Day 05

• 회귀모델 평가하기
• 랜덤포레스트 변수 중요도 계산
• 블랙박스 모델 -> 드디어 이해 ㅋ ㅋ ㅋ
• PFI / PDP
• SHAP

무엇을 느꼈나

처음으로 캐글을 경험해보았당
성능 올리는게 생각보다 힘들었다...
이론과 현실의 괴리란...
다음 캐글도 있을지 모르겠지만 다음 캐글에선 크게 기여를 해보겠다!