개요
벌써 5주가 흘렀다. 아니, 아직 5주인가?
5주차 스케줄
(이하 괄호 안 단위 h)
월 - 대체공휴일(자습함)
화 - 미니프로젝트 EDA(8)
수 - 미니프로젝트 EDA(5), 포트폴리오 제작(2), 온라인학습-머신러닝입문(1)
목 - 온라인학습-머신러닝입문(6), 커리어서비스(2) <- 사실상 자습
금 - 온라인학습-머신러닝입문(5), 머신러닝 실전 강사 강의(2), 선택학습(1)
각 섹션에 대해
대체공휴일 시간
휴일이기 때문에 자습에 시간을 사용하였다. 그리 길게 하지는 않았다.
미니프로젝트 EDA의 자료를 보는데 대부분의 시간을 사용하였다.
미니프로젝트 EDA
지난 주 후기에도 적었다시피 5개의 주제 중 가장 귀찮은 주제를 선택했다 보니 마지막까지 많이 애를 먹었다.
진행하면서 우리의 갓ㅇㄷ 강사님께 질문을 할 수 있었기 때문에 그나마 좀 진행하고 넘어간 것 같다.
레포트의 존재를 무시하고 있던 바람에 마지막 날에 졸작으로 제출했다.(사실 내가 한 건 EDA가 아니라 그냥 개소리일지도 모른다.)
나의 무슨 소리 하는지 모르겠는 EDA 레포트는 이하 링크에.
Kaggle EDA for Prudential Life Insurance Assessment
포트폴리오 제작
이 코스에서 포트폴리오 제작 시간은 지금 내가 작성하고 있는 velog나 github, notion처럼 말그대로 포트폴리오에 사용할만한 문서를 제작하는 시간이다.
처음에 노션 페이지를 같은 팀의 다른 수강생분의 페이지와 레이아웃을 비슷하게 하다시피 해서, 새로 템플릿을 찾아 작성하고 있다. 사실상 평일에는 기술블로그 시간이 따로 주어지지 않는 이상 갱신하기가 너무 어렵다...(의지박약,시간부족,피곤함....)
온라인학습 - 머신러닝입문
하... 이것에 대해서는 참...
이것 역시 기존의 패스트캠퍼스의 완주반 수업 인강을 활용하는 시간이다.
아무래도 처음부터 이 코스를 기획하고 국가에 제출할 때 이러한 기존의 인프라들을 활용할 수 있게 협의가 되는 모양이다. 결국 이 코스들을 80% 이상 수강해야 된다는 이야기를 어제 들었다.
문제는... 올인원 패키지의 수업은 여러 강사들의 수업들로 구성되어 있는데, 조금 두서 없이 설명이 진행된다는 점이다.
문과 출신인 나는 대학생때도 해 본 적 없는 미분과 편미분에 대해 따로 인강을 찾아들어야 했다...
그리고 갓ㅇㄷ 강사님께서 추천하신 핸즈온 머신러닝 책을 따로 구매하였다.
핸즈온 머신러닝(2판) (이 책을 구매하려면 eBook으로 사야 할 것이다. 페이지수가 952에 달해서...)
그리고 중간에 머신러닝의 기초와 특징 등에 대해 설명하셨던 분의 강의를 들으면서 이전에 eBook으로 구매하였던 파이토치 책과 자료가 같길래..."응? 아무거나 막 갖다 쓰는 건가?" 했는데 알고보니 그 책의 공동저자였다.(박사과정 밟고 있다길래 책 집필자일 줄은 상상도 못 함...의심해서 죄송죄송)
머신러닝 실전강의
갓ㅇㄷ 강사님께서 등판하시는 시간이다.
어제 같은 경우 마지막 1시간이 선택 학습 이라는 이름의 자습시간이였으나 갓ㅇㄷ 강사님께서 마지막 1시간까지 함께 해 주었다.
아무래도 주어진 강의를 틀어놓고 다른 문제를 풀거나 책을 보거나 하는 게 좋을 것 같다는 결론이다.
위의 온라인학습-머신러닝입문 시간은 너무 이론이 대부분이라 견디기가 힘들고 필기 하는 게 만만치가 않다.(필기하다 시간 다 감...)
그리고 강사님께서 하신 중요한 이야기.
1. 머신러닝 자체가 70년 이상 된 분야다. 마스터 하는 것은 절대 불가능하다.
2. 머신러닝을 현업에서 사용하는 사람들이라도 캐글의 그랜드마스터 클래스 조차 아마 제대로 선형대수학 등을 다 이해하고 있지는 않을 것이란 거다.
웹개발 할 때도 일단 만들고 싶은 걸 생각한 후에 그 기능 구현에 필요한 기술을 가져오는 식으로 접근하라고 많이들 이야기 하는데, 머신러닝 역시 그래야 할 듯 싶다.
5주차 결론
머신러닝은 Scikit-learning을 책으로 공부하거나 문제 풀이 등의 실전 위주로 공부하자...
