Week8 회고

이번 주에는 주로 특강 형식의 강의를 많이 들었고, 지금 까지의 나를 돌아볼 수 있는 시간을 많이 가졌다.

00. 학습 내용

• 추천 시스템 Basic (1)
• 추천 시스템 Basic (2)
• Collaborative Filtering (1)
• Collaborative Filtering (2)
• Item2Vec and ANN
• Recommender System with Deep Learning (1)
• (2018, WSDM) Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding
• 누구나 자료구조와 알고리즘 1일 1챕터 읽기
• 알고리즘 1일 1풀이
• 캐글 스터디 진행
• 추천 시스템 논문 스터디 진행

01. 잘했던, 좋았던 점

• To-Do List를 만들어 매달 일정 관리를 시작함
• 과거 추천 시스템 논문을 리뷰했던 경험이 이번 주차 학습에 많은 도움이 됨

02. 부족했던 점

• 아침 9시 58분에 일어나서 수업을 들음
• 건강 관리를 제대로 하지 못하는 것 같음
• 학습 정리에 많은 시간이 걸림

-> To-Do List에 적은 것 처럼 앞으로 아침에 8시 30분 기상, 운동을 꾸준히 하면서 부캠 종료시 까지 번아웃이 일어나지 않도록 노력할 것임

03. 앞으로 더 공부할 것

• Negative Sampling 방법에 대한 많은 궁금증이 생겨서 따로 관련 기술들을 리뷰해볼 예정
• 운영체제 강의 수강
• 네트워크 강의
• DB 공부
• BPR 논문 리뷰 및 구현
• MAB 구현 및 공부하기
• 삶의 지도 그리기

04. 느낀점

이번 주차부터 추천 시스템 강의가 본격적으로 시작되었다. 원래 부터 추천 시스템에 관심이 많았기 때문에 이번 주차 강의를 듣는 매 순간이 즐거웠었다. 그리고 추천 강의 말고도 추가로 NLP와 CV 강의도 같이 들을 수 있는데, NLP와 CV는 DNN의 근간이 되는 기술이리고 생각하기 때문에 주말 또는 평일에 시간을 어떻게든 내서 꼭 들어서 개념에 익숙해지기 위해서 노력할 것이다. 이번 주도 고생을 한 내 자신에게 고생했다고 말해주고 싶고, 다음주도 파이팅이다!