TIL 자체를 체계적으로 정리하지않고 카테고리별로 포스팅 후, 주간학습 정리에서 TIL을 간략하게 적었다.

지식을 배울 때는 쓸모있는 방식인데 매일매일 해커톤과 같이 계속 코딩할 때는 매우 비효율적인 느낌이다. 대회가 진행되는 P stage에서는 TIL을 직접 적어야겠다.

Train 계획

feature는 여러개가 있지만, feature 간의 상관관계, 인과관계가 있다고 장담할 수 없다. 그리고 없는게 당연하다. 데이터를 보아하니 그럴 수 있는 데이터가 아니다... 그래서 아래와 같이 앞으로 어떻게 학습할지 정리해봤다.

요약

글씨가 개판이다.. 정리하면 feature 별로 모델을 생성 후, Ensemble learning을 할 것이다. 각각의 모델을은 각각 동일한 images를 입력으로 받고, feature에 대한 classification을 하는 모델이다.

Jupyter vs py

회사에서 jupyter를 안 쓰고 cli python으로만 코딩한게 1년이 넘어가니까 아무래도 후자의 방식이 훨씬 편하고 정리하기도 좋다. jupyter로 쓰면 노트북 하나에 그 많은 코드를 다 때려박아야되니 가시성이 끔찍하게 안 좋다.

다만, 이번에는 실험용으로 jupyter를 활용했다. 데이터 셋, pandas 사용법 등 여러 class, function들을 미리 jupyter에서 만들어보고 이를 .py에 적용했다.

다만 이렇게 해도 불편한 점들은 여전히 존재한다.

• module 관리할 수 있도록 따로 추가 코딩 필요.
• global variable을 자주 활용하는 jupyter 특성 상, .py에 그대로 적용이 어려워 추가 코딩 필요.

결국은 .py에 그대로 코딩 중이다.

pycharm ssh

education 버전으로 pycharm을 쓰고 있어서 ssh, sftp를 써서 서버사이드 코딩이 되는 것을 알고 있었다. 다만, 내가 해봤을 때는 vscode의 remote-ssh보다 불편한 점들이 한두개가 아니라서 안썼다.

몰랐는데 오늘 피어세션에서 다 된다는 정보를 들었다. 시간이 없으니 주말에나 도전해봐야겠다. ide의 완성도가 pycharm이 한참 좋아서 갈아타는게 무조건 이득이다.. 다만 대회에서 포트를 전부 open 안해놔서 pycharm으로는 디버깅이 안된다고 한다.