machine learning KPT 회고

KEEP(유지하고 싶은 부분)

• 포스트맨 사용에 익숙해져 프론트앤드 없이도 백앤드 개발
• 코드 컨벤션 진행 및 문서화
  • 변수네이밍, 들여쓰기, 태그, 주석을 작성하여 가독성 향상
• 기획 : 기능명세서 + 피그마 + ERD
• 반응형 웹
• 기획대로 구현된 UI
• 팀원들 간 잦은 소통, 커뮤니티
• README.md 작성
• 에러 메세지가 나오면 바로 구글링하는 습관

PROBLEM(문제점 및 해결방안)

• 머신러닝에 대한 이해도
• 팀원 간 가상환경 세팅 상이
• API 및 DB 설계에 대한 로직
  • 초반 기획 단계에서 기획이 계속 바뀌는 문제 발생
• 포스팅 드래그 형식을 이용 : DB에 저장 불가능
  • file 불러오는 형식을 버튼으로 교체
  • 서버 컴퓨터 (static 폴더) 에 이미지 파일을 저장하고, 해당 이미지 파일의 이름만을 DB에 저장하는 방식 (이름을 통해서 이미지를 찾아내어 표시)
• 최소 기본 구현을 목표로 진행
  • 필요한 최소 기능을 목표치로 잡아서 구현
• 마이페이지(물고기 설명, 이름 불러오기) 구현
  • 구현이 어려우면 뒤로 미룰 수 있는 판단력 필요
  • 팀원들과 진행 상황 공유하기

TRY(다음을 위한 노력)

• 정기적인 상호 피드백 및 코드 리뷰 시간
• git hub
  • branch 활용법 공부 ( 백업 및 롤백기능 사용,
    다른 팀원도 잘 알아보도록 표시 )
  • readme , wiki 적극 활용
  • pull & push
  • merge 방법 3 가지 조사 후, 의미 숙지
• 개인의 컨디션 조절
• 플랜 B 만들기 : 기획한 부분이 변경되더라도 유연하게 대처할 수 있는 능력을 키워야 함
• 공부
  • 크롤링
  • 머신러닝
  • 블루프린트(모듈화)
  • API 로직
  • 거북이반 마스터
• Deadline 지키기

FEEL(느낀점)

• 김경수
  • CORS로 F.E 와 B.E 를 분리하여 기존 동기적으로 연결하는 것이 아닌 비동기적으로 연결하고 jQuery를 사용하지 않고 바닐라로 javascript 작성한점이 매우 좋았습니다. 항상 뭔가를 새로 배우고 활용한다는 건 흥미롭고 재미있었습니다. 이로 인해 한차례 더 성장하고 나아가는 느낌 이였습니다.
  • F.E, B.E 의 이해도는 저번 프로젝트에 비해 전반적으로 높아졌으나 새로배운 머신러닝의 이해도가 매우 낮았다. 그래서 선택한 방법이 이해보다는 코드를 작성해보고 코드를 외워보며 익숙해 지자 하고 무작정 머신러닝에 뛰어 들었다. 이렇게 되면 머신러닝에 대한 이해도가 크지 않아도 코드를 작성하고 동작할수 있다는 장점이 있지만 너무 크나큰 단점으로 오류가 발생하면 해결을 하지 못한다는 것 이였다. 이에 대해서 머신러닝에 대해서 이해가 필요하다고 느꼈다.
• 윤슬기
  • 이전 프로젝트에서도 기초와 지식이 부족하다는 생각을 했지만 진도와 프로젝트 따라잡는데 급급해 발전하지 못 했다고 생각한다. 프로젝트가 없는 기간동안 수업을 들으면서 기초와 머신러닝 api 로직 등 시간을 더 많이 투자해야된다고 느꼈고, 시간 관리를 함으로써 효율성과 집중도를 높일 계획입니다.
  • 지금까지 프로젝트 중에 가장 어렵고 이해도 안되는 와중에 트러블이슈는 쉬지않고 일어나는데 해결을 못한 듯 하여 한사람 분량을 해내지 못한 것 같고 항상 그렇지만 이번 프로젝트를 하며 팀원들에게 정말 많은 도움을 받은 것 같아 미안하고 더 열심히 전부 뭐든지 더 공부를 해야겠다고 다짐중입니다.
• 정대근
  • 이전 프로젝트들과 거북이반, 개인적인 공부를 통해 배운 내용을 활용할 수 있어서 좋았습니다. API를 짜는데 너무 편협한 시각을 가지고 있었다는 것이 느껴졌고(꼭 GET으로 뭔가를 넘겨야 된다는 생각), 새로운 기술을 사용하는 데 여전히 두려움이 앞서고 있다는 것이 느껴졌습니다. 현업에서는 많이 사용하지 않는다고 들었지만, 그래도 가장 기본인 vanilla javascript를 사용해서 코드를 짜보려고 노력한 점, 프론트와 백앤드를 나눠서 프로젝트를 진행한 점에서 얻어갈 것이 많았다고 생각합니다.
  • 이제 머신러닝을 하지 않을 것이라는 착각에 빠져 머신러닝 프로젝트임에도 큰 비중을 할애하지 않으려 한 점이 매우 잘못된 것 같습니다. 물론 첫 날에 연습도 하고 어떤 것을 쓸지도 이야기가 팀원들과 됐지만, 그러고 마지막날에 와서야 했던 점이 매우 잘못되었고, 어떤 것이든 열심히 하자는 초심을 또 한번 잃었던 순간이었고 다시 마음을 다잡는 시간이 된 것 같습니다.
• 정주현
  • 극강의 고통이었지만 그래도 배운 점이 많았던 프로젝트였다. 특히 거북이 반에서 배웠던 RESTful api 설계나 CORS, CRUD 구현을 조금이나마 직접 해볼 수 있어서 좋았다. 하지만 그만큼 부족한 점도 많이 느낀 시간이었다. 머신러닝을 포함해 웹개발에 필요한 기초 지식 부족을 정말 많이 느꼈다. 각 언어의 기본 문법, DB, API, 가상환경, 머신러닝 등 모든 곳에서 부족함을 느끼고 아쉬운 마음이다. 더욱이 앞으로 알고리즘을 많이 접해서 로직 설계에 대한 이해도 역시 높여야겠다는 생각이 들었다. 화이팅…