스파르타 코딩클럽
내일배움캠프 AI 웹개발자양성과정 2회차
2022.05.13. 19일차- TIL
1. ox퀴즈와 강의 리뷰
09:00-10:00 ox퀴즈
10:00-12:00 강의 리뷰
오늘 아침부터 일정이 빠듯했다. 먼저 9시 시작부터 강당에서 ox퀴즈를 진행했다. 문제는 어제 들었던 머신러닝 강의 1주차 내용. 그런데 생각보다 핵심적인 내용과 헷갈릴 수 있는 부분을 튜터님이 잘 찝어주셔서 도움이 많이 된 것 같다.
이후에는 팀원들과 ox퀴즈와 1주차 강의 내용에대한 리뷰를 진행했다. 몰랐던 부분들을 서로 질문하고 답하는 시간을 가졌다. 정말 좋았던 점은 모르는 것을 질문하는데 있어서 전혀 거리낌 없었다는 것이다. 나는 머신러닝에 대해 이미 배운 경험이 있었기 때문에 대부분 내가 강의 내용을 설명해주는 방식으로 진행됐지만 다른 팀원들도 나에게 물어보는 것에 있어서 전혀 부끄럽거나 부담스럽게 느끼지않았다. 덕분에 나도 설명하는 것에 동기부여가 되어서 강의 내용을 정리하는데 도움이 많이 되었다. 또한 나도 모르게 지나쳤던 부분을 팀원이 집어주어서 '아 이부분은 저도 정확하게는 모르겠네요. 한번 같이 찾아볼까요?'는 식으로 같이 정보를 찾아보고 다시 리뷰하는 식으로 긍정적인 효과를 많이 볼 수 있었다.
model = Sequential([ Dense(1) ])강의 리뷰를 하면서 팀원들과 같이 찾아본 부분
Sequential()은 머신러닝모델을 순차적인 모델로 정의한 것이고 Dense(1)는 하나의 레이어에 출력값이 1개라는 뜻이었다.
2. 2주차 강의 시작
12:00-13:00 점심시간
13:00-15:00 머신러닝 2주차 강의 수강
오후에는 어제에 이어서 머신러닝 2주차 강의를 수강했다.
2주차는 논리회귀에 대한 주제였는데 softmax와 cross-entropy 등 많이 들어봤지만 정확하게 알지 못했던 개념들이 많이 나왔다. 덕분에 이번 기회에 확실하게 알고 넘어가자는 생각으로 정확한 의미를 검색해보고 이해하는데 시간을 많이 투자한 것 같다.
3. 인공지능 특강
15:00-16:00
오후 3시에는 강당에서 인공지능에 관한 특강이 있었다. 전체적으로 사물인식에 대한 개념과 classification, object detection, segmentation 등 이전에 공부했던 내용이 나와서 반가웠다. 하지만 지금 커리큘럼 수준에서 공부하기에는 아직 이른감이 있어서 그냥 참고만하는 식으로 받아드리고 넘어갔다.
4. 재현율 (recall), 정밀도 (precision)
16:00-18:00
특강이후에는 다시 강의 수강 시간을 가졌는데 나는 이미 거의다 들은 상태여서 이전에 공부했던 사이킷런 책을 다시 보면서 지금 배우고 있는 것과 비교해보았다. 그때는 무슨 의미인지도 모르고 그냥 읽었다면 지금은 훨씬 넓은 시야로 책에 나온 내용이 각각 무엇을 의미하는지 생각하면서 읽었던 것 같다.
책에서 주의 깊게 보았던 내용은 재현율과 정밀도 부분이다. 사실 아침 ox퀴즈에서 마지막문제가 '우리가 훈련시킨 모델의 정확도를 어떻게 측정할까?' 였는데 나는 당연히 테스트 데이터셋을 이용하여 측정한다고 생각했다. 그런데 튜터님의 출제의도는 taining set으로 학습시킨 모델을 validation set로 검증할 때의 방법을 물어본 것이었고 정답은 당연히 loss function인 mean squared error 방식을 이용하는 것이었다. 비슷한 개념이긴 했지만 재현율과 정밀도를 측정하여 모델 평가를 해야한다고 생각했던 나와는 거리감이 있었다. 때문에 오히려 recall과 precision은 정확히 뭐였지? 라는 생각이 들어 그 부분을 주의깊게 읽었던 것 같다.
5. 타임어택
18:00-19:00 저녁시간
19:00-20:00 팀별 타임어택
20:00-21:00 일일회고 및 TIL 작성
아침부터 정말 많은 일정이 있었던 것 같은데 아직도 할게 남아있었다. 오늘은 금요일이었기 때문에 바로 타임어택! 이번주는 저번주와는 다르게 팀별로 진행되었다. 사실 타임어택 전에 가볍게 ox퀴즈가 있었는데 1주차 강의 리뷰를 한 우리팀은 대부분 알고 있던 내용이었고 강의 리뷰 시간이 정말 도움이 많이 된다는 것을 몸소 느낄 수 있었다. 타임어택 문제는 어렵지 않았고 머신러닝 1,2주차 강의를 들었다면 충분히 해결할 수 있는 문제였다. 다만 learning-rate를 변경해서 학습해보거나, optimizer를 바꿔보고, 데이터를 전처리해보면서 loss 값을 줄이는 과정을 추가해보았다.
타임어택 이후에는 팀원들과 타임어택 과제에 대해 리뷰해보았다. 리뷰 내용도 내용이지만 일단 이런 과제나 강의들이 있을 때 그 내용에 대해서 같이 자연스럽게 이야기할 수 있는 분위기가 정말 좋았다.
팀원들과 리뷰하면서 슬랙에 기록한 내용들, 서로서로 자유롭게 의견을 주고받으면서 성장하고 있다.
6. 개발일지 & 코드
