[Boostcamp AI tech 3기] Week 14 학습 정리/회고 (4/18~4/24)

학습 정리

강의/스스로 도전 한 것/과제/결과물

• 이전 프로젝트에서 보완하고 싶은 점 회고
• 협업도구 논의 및 setting
• 프로젝트 시작
  • 문제정의, 목표
  • EDA
  • Validation set 정의
  • 프로젝트 전체 계획
• K-fold
• Outlier 제거 및 성능 실험
• Wandb숙지 및 Sweep 시도

피어세션

• 각자가 한 EDA 설명
• 최종 프로젝트 우선순위 매기기
• feature engineering을 현업에서 inference하면 이미 처리한 데이터를 사용할까? 아니면 할 때마다 연산을 해줄까?

멘토링

• 프로젝트 속에서의 나를 다르게 해보자
• 내가 하고 싶던 직무랑 관련되게 그 포지션을 맡도록 해보아야겠다. 스토리라인 잡기
• 최종 프로젝트 가이드라인
• 커뮤니티도 알아보기
• 공백이 있어도 괜찮다

마스터 클래스

• 여러 지표를 보는 것이 좋다.
• reconstruction loss
• 어느 경우에나 좋은 성능을 나타내는 모델이 있는 것은 아니다
• 회사를 보면 데이터가 어떻게 쌓일지 대충 예상할 수 있고, 그런 데이터로 어떤 문제를 풀 수 있을지 고민하자

회고

아쉬운 것

• 한 이야기 주제가 잡히면 길게 고정해야겠다
• 강의를 빠르게 듣지 못한 것

잘 한 것

• 프로젝트 주제 정하기를 많이 했던 것

기타 느낀 것

• Sweep도 한 번 시도해 보니까 많이 어렵지 않았다. 두려워하지 말고 일단 시작해봐야겠다.

 

다음 주

• Feature engineering
• 코딩테스트 준비 조금이라도 시작해보자