5주차 회고록

---

강의 정리 목록

• MF,ALS에 대해서 정리 + 논문 리뷰 스터디 - https://velog.io/@sj970806/MF-ALS란
• 추천시스템 전반적인 리뷰(예정)

느낀점

강의에 대해서
많은 추천시스템 알고리즘에 대해 알게 되었고, 특히 CTR 예측에 도움되는 모델인 FM과 FFM에 대해 많이 공부한 것 같다. 하지만 부족했던점은, DeepCTR 부분이 공부가 부족했던 것 같고, 다양한 추천시스템 모델들을 정리할 필요가 있다는 것을 느꼈다. 따라서 전반적인 모델 종류에 대한 정리와 리뷰를 해야겠다고 생각했다.

팀 완성

팀이 내 생각보다는 빠르게 완성이 됐다. 다들 소통이 잘 될 것 같고 뛰어난 실력을 가지신 분들 같아서 4개월 후의 모습이 기대가 된다. 좋은 자극 주고 받으며 성장할 수 있는 좋은 팀을 찾은 것 같다.
특히 MLOps에 대한 관심이 다들 많으신데, 학사 수준에서 좋은 경쟁력을 갖추기 위해서 꼭 갖추고 싶었던 역량 중 하나를 같이 공부하게 되어서 설레기도 한다. 특히 나는 거의 노베이스이기 때문에, 추가적인 공부를 미리 해두는게 좋겠다고 생각했다.

마스터 클래스

이준원 멘토님의 마스터 클래스를 듣고 나니, 팀 결성을 진짜 잘했다는 생각이 들었다. 멘토님이 말씀해주신 여러 역량을 갖추고 커리어의 스토리를 쌓아가는 측면을 앞으로도 계속 고민하고 틈날 때 마다 내가 정리해 둔 글을 봐야겠다 싶었다. 정말 현실적이고 좋은 경험들과 조언들을 공유해주신 훌륭한 시간이었다.

멘토링

(일요일날로 밀렸다)
https://zesty-stew-880.notion.site/d0a2dead69f743fa935dd030d2e952bb
수식 정리를 할 때, 각 문자가 갖는 차원을 정리하고 시작하면 정리가 잘 된다는 팁을 알게 되었다.

논문 리뷰 스터디

https://www.notion.so/b307b56e97f14c4090219822391ea730

이전 카카오 아레나 대회에 참가 할 때 이용했던 알고리즘인 MF와 ALS 모델에 대해서 다시 정리할 수 있는 기회가 있어서 좋았다. 확실히 전에 한 번 봤던 내용이기 때문에 강의를 들을 때도 더 수월하게 이해할 수 있었던 것 같다. 이번에 배운 추천시스템 모델들도 나중에 반드시 다시 만나게 될 거라고 생각하니 머릿속에 확실하게 박아 놓고 싶은 욕심이 생겼다.

기타

이번주는 깃허브 특강도 있고, 예비군 훈련도 있어서 학습 시간은 가장 적은 주가 되지 않았나 싶다.
저번주에 많은 강의를 수강 했던 것이 이번주에 많이 도움이 됐다. (어쩌면 강의를 많이 들어놨기에 더 나태해지지 않았나 생각이 들기도 한다. 일종의 보상심리?)
굉장히 아쉬운 점이 있다면, 추천 시스템 강의를 들으면서 접했던 수 많은 모델들을 블로그 게시글로 정리하지 못했다. 주말 사이에 꼭 복습하기 좋게 잘 정리를 해야 할 것 같다.
예를 들어, 추천시스템 모델은 어떤 것이 있는지 쭉 정리한 뒤에, 어떤 상황에 쓰면 좋은지, 주요 개념이 무엇인지 정리하는 수준만 되어도 복습할 때 충분히 좋을 것 같다.