Day 52 (23.09.27)
ML 온라인 실강 3일차이다.
오늘은 ML의 꽃?이라고 생각하는 Classification - Tree계열 모델들에 대해서 강의를 듣게 되었다. 이전에 혼자서 공부하던 때에 비해서 뭔가 내가 부족한 개념이라던지, 이론적으로 부족한 부분들을 강의를 통해서 채워 나갈 수 있었다. 특히나 알고 있던 이론적 부분들을 다시 재점검하는 느낌이 강했는데 결국에는 ML 모델들의 알고리즘 적 특성과 그렇게 하게된 이유들은 근본적으로 오차의 편향과 분산 사이 트레이드 오프 조절이라는 것을 다시 한 번 깨달을 수 있었다. 물론 결국에는 XGBoost나 LightGBM, CatBoost로 귀결이 될 것은 알고 있으나 전체적인 데이터 감수성을 키워나가는데 필요하고 응용된 끝판왕들을 더 잘 사용할 수 있기 위한 필요하고 중요한 과정이라고 생각된다.
이 과정의 끝에서 프로젝트를 통해 숙련도까지 쌓아올려 정형데이터에 대한 나의 실력이 좀 더 올라가는 계기가 되었으면 한다.
그리고 내일부터 기나긴 6일간의 추석연휴인데 전부 할 지는 모르겠으나 세가지의 메뉴를 나 스스로를 위해 준비했다. 선형대수, Dacon 추석맞이 대회, AI 스터디 Chapter 4 : 신경망 학습인데 마지막의 경우는 필수적으로 해야하는 것이고 앞의 두 메뉴도 내 스스로 했으면 좋겠다ㅎㅎㅎㅎ
화이팅!! :)
TIL
[ ML ]
- Classification
:)