플레이데이터 데이터 엔지니어링 28기 6주차 회고록 (´▽`ʃ♡ƪ)

유정·2023년 11월 1일

9월 말부터 3월 말까지 약 6개월, 120일 동안
PLAYDATA에서 데이터 엔지니어링 수업을 듣는 중입니다 (｡･∀･)ﾉﾞ

어느새 10월의 마지막 날이 되었네요!
여기에서도 1달이 조금 넘게 지났다는 이야기겠네요.
쌀쌀하고 아름다운 11월입니다.

이제는 사뭇 익숙해진 나머지
비콘 출첵!도 아주 잘 하고 있고 💨
(사실 맨날 까먹어서 새 짝이 알려줌)

도시락도 잘 싸서 다니고 있습니당 🤍🎈

I. 일주일동안 한 일

1) 수업

요즘은 머신러닝을 정리하고,
딥러닝을 배우고 있습니다.

딥러닝은 Pytorch를 이용하기 때문에 새로 배워야 할 코드 작성법이 많아 당황스러운 최근입니다.

아래는 공부를 위해 적어둔 VELOG를 회고록체에 맞춰 좀 변형한 ..^^ 버전.

인공 신경망은 생물학적 뉴런의 학습 방식을 본받아 만든 네트워크로, w(가중치)와 b(편향) 값을 반영하여 input을 활성함수에 맞게 학습하게 됩니다.
인간의 뇌도 사람마다 같은 자극을 다르게 받아들이고, 또 같은 사람이라도 다른 자극을 다르게 받아들이죠?

텐서플로는 구글이 만든 딥러닝 라이브러리로, cpu와 gpu를 사용해 인공 신경망 모델을 효율적으로 훈련하며 도구를 제공하고 있습니다.

그렇기 때문에 이렇게 항상 지정해주고는 합니다.

객체(클래스)를 정의하여 디바이스에 적용합니다.

객체에는 여러 모델이 있는데,
CNN 모델은 아래와 같습니다.

그래서 정의된 CNNModelV1에 은닉층과 결과값 출력 상태를 결정한 이후 객체에 담습니다.

그리고 위에 block_1, block_2, classifier에 해당하는 애들도 정의합니다.

아래의 evaluation은 머신러닝과 비슷하네요.

내용이 궁금해서 회고록을 보는 건 아니시죠?

무튼 이런 딥러닝에 대해서 배우고 있는 요즘입니다.

2) companion

어제, 같은 반 동기 두 분과 함께 새 데이터 EDA를 진행해보았습니다.

[코드와 Visualization]
https://velog.io/@yous_rchive/%ED%94%8C%EB%A0%88%EC%9D%B4%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4%EB%A7%81-28%EA%B8%B0-4%EC%A3%BC%EC%B0%A8-%EC%A3%BC%EB%A7%90

[Presented Insight]
https://velog.io/@yous_rchive/%ED%94%8C%EB%A0%88%EC%9D%B4%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4%EB%A7%81-28%EA%B8%B0-%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%94%94-%EC%9A%94%EC%95%BD

이전 벨로그에 세부 진행 상황이랑 느낀 점이 있습니다 ㅎ.

머신러닝에 문외한이었을 때 꼭 풀고 싶었던 과제를 동기분들과 함께 해석하기로 했었고,
각자 준비하여 어제 PT를 진행했었습니다.

아래는 PT에 쓴 자료입니다:

II. 좋았던 점

1) 수업
수업시간에 강사님께서 한 줄 한 줄 해석해주시는 것. 사실 요즘 코드는 GPT가 다 짜주기 때문에,
다른 사람과 협업할 때 무슨 용도로 이 코드를 짰는지 분석하고, 내 의도대로 짜졌는지를 확인하는 용도만 알면 된다고 생각해요.

손 놓고 있어야 한다는 건 아니지만, 오류가 안 나게 다 써내려가야 한다는 강박을 가질 필요 없이, 인간이라면 본질을 기억하는게 중요하다고 생각합니다.

강사님께서도 그렇다는 걸 강조하시고, 그 방향으로 수업을 진행해주시는 것 같아서 좋습니다.

2) 스터디
동기 두 분과 함께 머신러닝 스터디를 진행하며,
PPT를 만들어 진행하니
준비 시간은 따로 걸리지만 전달 능력도 높아지고
따로 기록이 생겨서 너무 좋았던 것 같아요.

3) 공부 방법
새 짝이 딥러닝 코드 해석 법으로
뒤에서부터 읽기-를 추천해주었습니다.
그럼 왜 [이 변수]가 필요한지를 알 수 있고(결국 어떤 용도로 쓰이는지를 먼저 알 수 있으니),
이게 언제 정의되어야 하는지를 볼 수 있으니까요.
정말 획기적인 방법인 것 같습니다.

4) 나
요즘 빨리 자고 잘 안 좁니다.
아주 칭찬하는 바입니다.

III. 아쉬웠던 점

1) 나
스스로에게 아쉬운 점은 선택과 집중에서 오류를 범하고 있다는 점입니다. 머신러닝의 여운을 아직 버리지 못해 수업시간에 집중을 못 하고 있습니다.
그런데 학원에 다니며 좋은 퀄리티의 강의를 받는데,
그 앞에서 나중에 혼자라도 할 수 있는 것에 목을 매는 게
조금은 바보스럽다는 것을 잊지 않았으면 싶습니다.

2) 수업
딥러닝 수업에 대해서 아쉬운 점은,
어려운 것도 어려운 거지만, 저번에는 경진대회라는 목표가 있어서 더 열심히 배우려는 각오가 있었다면,
그리고 해가면서 되려 알게 되는 게 있었다면,
지금 배우는 딥러닝은 그렇지 못해 아쉬운 점도 있습니다.

IV. (내가) 개선할 점

[1]
'딥러닝이 나랑은 거리가 멀다'고 생각하고, 자꾸 머신러닝에만 갇혀 있는 것 같습니다. 수업 중에는 수업에 따라갈 수 있도록 노력할 것.

[2]
또 수업 외에 유튜브, 책을 참고해서 내 것으로 만들기.

[3]
내가 모르는 게 나오면 '어차피 안 쓸거다'고 생각하며 넘기지 말고 아득바득 알아내고 넘어가기.
지금 모르는 게 있으면 뒤에서 언젠가 막히니까 꼭 내 것으로 만들기.

[4]
이왕 하는 거 제대로 하기.

V. 다음주 계획

1. 딥러닝 / 머신러닝 책 다 읽기

'혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝' 이라는 책이 굉장히 도움이 많이 되더라구요.
강사님께 배운 단어들이 머릿 속에 떠돌고 있었다면 그걸 꽉 잡아 눌러주는 느낌이었습니다.
코드를 구현할 때 '이걸 왜 써야하는지'를 이해하고 있어야 지속 가능한 배움이라고 생각을 하는데,
책에서는 원래 기본적인 모델에서, 하나 하나 변경하고 추가해가며 더 좋아지는 모습을 보여주니
직관적으로 다가와 좋았습니다.

그렇다고 강의를 소홀히 할 순 없으니, 월수금 저녁에 남고 주말을 써가며 공부해야겠습니다.

2. 국민대 AI빅데이터 분석 경진대회