[내일배움캠프] DAY34

채은·2026년 1월 15일

내일배움캠프_QAQC_4기

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31/60

8:00 ~ 9:00 : ADsP 3과목 공부
9:00 ~ 10:00 : 오전 스크럼, 코드카타
10:00 ~ 11:30 : 머신러닝 문제 만들기
11:30 ~ 13:00 : ADsP 3과목 46회 기출
14:00 ~ 15:00 : HIGH5 검사
15:00 ~ 15:00 : 4조랑 머신러닝 문제 스터디
16:00 ~ 18:00 : 아티클 스터디 후보 둘러보기
19:00 ~ 20:00 : 뉴스&사례집 읽기
20:00 ~ 21:00 : 오후 스크럼 및 TIL 작성

코드카타

부족한 금액 계산하기

def solution(price, money, count):
    spend = price*sum(range(1,count+1))
    if money-spend>= 0:
        answer = 0
    else:
        answer = abs(money-spend)

    return answer

다른사람 풀이~ 오늘은 2개를 가져옴

def solution(price, money, count):
    return max(0,price*(count+1)*count//2-money)

ㄴ첫번째꺼..! 근데 이제 뭔소린지 전혀 모르겠는.....
+) 그래서 팀원들한테 물어봤는데 등차수열 사용한거였음!!!

def solution(price, money, count):
    return abs(min(money - sum([price*i for i in range(1,count+1)]),0))

ㄴ두번째꺼. 난 이게 좋다고 생각함..! 왜냐면 내가 이해할 수 있으니까ㅎㅎ
sum 안에 부분을 range(1,count+1)로 바꾸면 더 간략해질듯
나는 if절로 0이랑 구분해서 출력했는데 여기처럼 min 함수 쓰는 거 간단하고 좋은 듯

ADsP

46회

오늘 기출문제 풀어보니까
인공신경망, 시그노이드 함수랑 무슨무슨 함수, 검정 결과표 해석하는거, 계산하는 문제
이 부분들에서 많이 틀림
그래서 관련 내용만 강의 좀 들어볼 예정

HIGH5 검사

high5test 결과
1순위가 공감자가 나왔는데...
이게 제조, 품질, 연구분야에서 의미가 있냔말임.
물론 타부서와 소통하는데 있어서 조금은 도움이 될 수도
2순위는 사상가인데
They find it difficult to work in teams that tend to act before thinking. 라고 함. 재춘튜터님이 권장하는 방향과 전혀 다른 사람처럼 나옴..ㅋㅋ
재춘튜터님: 일단 해봐야 함!
괜찮다...생각 빨리 끝내는 연습하면됨~!
3순위 문제해결사
이게 좀 자소서에 녹일만한 내용인 것 같음
문제 해결사들은 결함을 발견하고, 문제를 진단하며, 해결책을 찾는 것을 좋아합니다. 그들이 해결되지 않은 문제를 단순히 덮어두고 모든 것이 괜찮은 것처럼 계속 나아가는 것은 어렵습니다.
그렇다고 함
이 내용을 참고해서 자소서 좀 수정해봐야겠다

머신러닝 스터디

AUC가 높다는 건 클래스 분리 능력이 좋다는 의미지 불량을 잘 잡는다는 뜻은 아니다
머신러닝 프로젝트 흐름: 목표 정의 → 데이터 수집 → 전처리 및 EDA → 모델 학습 → 평가 → 튜닝
총 1,000개 중 980개 정상 20개 불량
Case1 - 정상: 970/980, 불량 30/20
Case2 - 정상 990/980, 불량 10/20
데이터의 불균형성으로 인해 모든 데이터를 정상으로 판단해도 정확도가 높게 나타나기 때문에 실제 불량 검출 성능을 설명할 수 없다. 이럴 땐 정밀도, 재현율까지 확인해봐야 한다
모든 비정상은 이상이지만, 모든 이상이 비정상인 것은 아니다
그래서 비정상인지 아닌지는 기준을 세우기 나름임
머신러닝 훈련에 있어, 학습 조기 종료는 검증오류가 최소인 지점에서 이루어져야 한다
꼭 단기 유실에 대해서 선형 보간법을 이용하는 것이 적절한 대응이 아닐 수도 있다
산업에 따라, 상황에 따라 달라질 수 있으므로 자세한 사례를 통해 공부해야한다
학습 데이터가 부족한 경우도 상황에 따라 과소적합이 발생할 수도 있고 과대적합이 발생할 수도 있다.
절대적인 데이터의 양이 적다면 과소적합이 발생할 수 있고,
학습모델과 테스트 모델 간의 차이가 큰 경우라면(특정항목에서의 데이터가 상대적으로 부족할 경우) 과대적합이 발생할 수 있다

뉴스

⬇️튜터님들이 올려주신 기사들

투자 넘어 동행…유한양행, 5000억 '바이오 동맹' 구축
오픈 이노베이션 -> 타회사에 투자를 하거나 기술을 사오는거 +공동개발 +자회사 편입
유한양행이 국내에서 오픈 이노베이션을 가장 적극적으로 하고 있다~
여기에 엮여있는 회사들 -> 에이비엘바이오, 녹십자, 지아이이노베이션, 제이인츠바이오, 에이프릴바이오, 프로젠, 이뮨온시아 등
근데 이제 얘네도 지금부터의 전략은 확장보다는 정밀도라고 함
선택과 집중을 할 예정
+)얘네도 비만치료제 하네

존 림 삼성바이오 대표 “생산능력·포트폴리오·글로벌 3대 축으로 초격차 가속화”
삼성바이오는 모달리티 다양화와 수요 대응을 위해 송도 제2바이오캠퍼스 내 6공장 건설을 추진한다. 현재 생산능력이 6만리터인 록빌 공장은 10만리터까지 확장을 검토한다.
이거 어디까지 커지는거에요?
모달리티도 늘리고 있고 사업 영역도 CRDMO까지 확장할거라고 함
욕심있네~
바이오의약품 제조 혁신 의지도 드러냈다. AI와 디지털 트윈 등을 활용해 지능형 제조 환경으로 전환
디지털 트윈 저번에 아티클 스터디하면서 자료조사했을 때도 접했었음

이거는 오늘 인스타 보다가 접한 소식
NVIDIA-Eli Lilly, 신약 개발 혁신 위한 ‘AI 공동 혁신 랩’ 설립
NVIDIA와 일라이 릴리는 향후 5년간 인프라와 연구에 최대 10억달러를 공동 투자합니다
.
젠슨 황 형님이 AI는 생명과학 분야에서 가장 심오한 영향을 미칠 거라고 말하심

이번 협력은 초기 단계에서 릴리의 에이전틱 웻랩과 컴퓨팅 기반 드라이랩을 긴밀하게 연결하는 지속적 학습 시스템 구축에 초점을 맞출 예정입니다. 이를 통해 생물학자와 화학자를 지원하는 24시간 연중무휴 AI 보조 실험 환경이 조성되는데요. 이와 같은 ‘과학자 참여형(scientist-in-the-loop)’ 프레임워크는 실험 수행, 데이터 생성, AI 모델 개발이 서로를 지속적으로 반영하고 개선하도록 하는 것을 목표로 합니다.

24시간 연중무휴 AI 보조 실험 환경이 조성된다는 건, 
연중무휴 실험하러 나오던 쪼랩(?) 연구원들은 이제 굳이 필요없어질 수도.. 
본인 연구분야에 대해 깊이있게 알고 있거나, 
AI한테 자리 안뺏기고 오히려 활용할 줄 하는 사람이 살아남겠지....?

회고

오늘은 계획한 거 다 했다!
사례를 더 많이 찾아보자(뉴스도 좀 많이 읽자)
ADsP 문제 박치기도 좋지만 지금은 개념이 너무 안 잡혀있긴 하다
(인공지능, 함수 파트 관련해서 영상 찾아보기)

오늘 갑자기 저번에 헤드헌터 분께서 다시 연락이 오셨음...!
저번이랑 같은 포지션을 제안해주셨는데 그간의 공백기를 풀어나가면 좋을까가 고민
그리고 약간 피싱인가 걱정이 되기도..하?다? (왜 나에게 이런 제안을? 해주실까?)
그래도 제안 주신 직무가 그렇게 막중한 직무는 아니라는 점, 이력서랑 자소서 수정 방향도 제시해주셨다는 점에서 진짜가 아닐까...싶음
생각해보니 채용 사이트에 올려준 이력서랑 자소서도 좀 손봐야겠다
부트캠트 수강중이라는 내용과 프로젝트 했던 내용도 녹여서 업데이트 해야지