서론
이번 회고록 게시물부터 한 가지 달라진 점이 있는데, 그것은 바로 제목의 대문자 B가 소문자 b로 바뀌었다는 점이다! 요즘 이력서를 작성하고 있는데, 그 때 적을 교육명 혹은 활동명에 대해 부스트캠프 운영진님께서 올바른 영어, 한글 표기법을 알려주셨다.
영어로 표기할 때는 boostcamp AI Tech, 한글로 표기할 때는 부스트캠프 AI Tech라고 표기하는것이 올바른 표기법이라고 하셨다. 벌써 이력서를 가다듬고 제출할만큼 시간이 많이 흘렀다니... 시간 참 빠르면서도 느리다. '빨리 끝났으면 좋겠다' 싶으면서도 다시 한 번 취준을 위한 시장에 던져진다는 것이 두렵기도 하다. 회사에 들어가서 업무에 투입된다는 생각을 하면 설레는 마음이 들기도 한다.
Level2, movielens 대회 종료
이번 대회는 다른팀들도 그렇고 최종프로젝트와 병행하다보니 이전 대회들과 비교해 상대적으로 관심도가 떨어졌던 대회 같다. 3주만 집중하고 나머지 1주는 최종프로젝트에 몰두하는 팀이 있는가 하면, 대회를 위해 1,2주정도만 투자한 팀들도 있었다.
우리팀의 경우에는 3주동안 대회 + 최종프로젝트를 병행하고, 이 때에는 기업연계 프로젝트 특성상 관계자분들과 미팅, 질문목록 정리, 노션 페이지 구성, 전체적인 흐름 정리와 문제 정의등의 단계를 진행했다. 노션 페이지
Level2 wrap-up report
이번 대회에서는 딥러닝 모델을 공부하고 탐구하는 과정에서 많이 배운것 같다. 특히 RecBole 라이브러리를 활용할 수 있게 된 점도 큰 변화였다고 생각한다. 대표적으로 Auto-Encoder 계열이지만 통계적인 분포를 활용한 MultiVAE 모델을 공부하는 과정에서 재미있었고, EASE 모델이라는 참신한 모델을 접하게 된 것도 재미있었다. 또한, RecBole 라이브러리에서 context-aware 모델인 DeepFM을 활용해봤고, baseline으로 제공되었던 SASRec 또한 공부할 수 있어서 좋았다.
RecBole 라이브러리에서는 각종 모델을 잘 구현해놓은 코드를 확인할 수 있었던 점도 좋았다.
이번에 공부한 내용을 토대로 정리 해놓는다면 그것대로 하나의 좋은 나만의 유산이 될 것 같아서, 부스트캠프가 끝난 뒤에 꼭 해야할 리스트에 넣어 놓을 작업이다. (반드시 하기 위해 이렇게 글을 써놓는다.)
느낀점
이번 대회에서는 저번 대회에서 아쉬웠던 점들을 보완할 수 있었다. MultiVAE 모델을 직접 구현하여 inference까지 시도해보기도 했고, RecBole 라이브러리속과 Baseline으로 주어진 복잡한 코드 거미줄들을 여기저기 옮겨다니며 디버깅을 시도했다. 이전까지 디버깅툴을 잘 활용하지 않았는데, 팀원들 덕분에 잘 배워서 활용할 수 있게 되어서 감사했다.
이제 조금은 코드 작성에 자신감이 생겼으며, 한 가지 아쉬운점이 있다면 코드작성시 발생했던 문제를 정말 극한의 극한으로 끝까지 잡고 늘어져 해결하지 못했다는 점이 아쉽다. 결국 RecBole 라이브러리의 힘을 빌리고 팀원과의 여러 도움으로 해결했지만, 아주 적절한 조치는 아니었을 수도 있다는 부분에서는 아쉬운 감정이 들었다.
Level3, 그리고 이후에 내 커리어에 있어서 좋은 문제 해결 방법을 익히는 것이 좋겠다고 느끼기도 했다. 물론 항상 최적의 해결 방법을 찾아낼수는 없지만, 최소한 그 방향이라도 잡고 나아가면서 성장하길 바란다.
