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[Boostcamp AI tech 3기] Week 21 학습 정리/회고 (6/6~6/12) 학습 정리 강의/스스로 도전 한 것/과제/결과물 FastAPI 코드 리뷰 Google form 1차 설문 Google forn 최종 설문 1차 설문 피드백 수용 random button 구현 AI매칭확률 뜨도록 FastAPI 구현(LightGCN의 확률값) 백엔드 개념도 그리기 검색 키워드 대분류로 바꾸는 FastAPI cluster rule based로 웹페이지에 적용시키기 코디 사진 중 잘린 사진이 존재해서 재크롤링한 것 사진 검수 코디 결과 사진 가운데로 오도록 streamlit 구현 발표 영상 PPT및 대본 작성 발표 영상 편집 및 썸네일 만들기 롤링페이퍼작성 Readme 작성 피어세션 메인 모델 선정 -> cluster rule base에 AI매칭 확률과 아이템 sorting을 Light GCN..
[Boostcamp AI tech 3기] Week 20 학습 정리/회고 (5/30~6/5) 학습 정리 강의/스스로 도전 한 것/과제/결과물 2-5강 듣기 key error pull request를 fork한 repository가 아닌 원래 repo로 보내는 실수 DBeaver로 DB schema만들고 DB 넣기 GCP에 SQL 서버 만들고 연결 최종 영상을 위한 PPT 제작 FastAPI 강의 전체적으로 다시 듣기 get-->post로 바꾸기 1차 간이 설문조사 만족도, 사용 편의성 설문 받기 피어세션 이분탐색 종문님이 만드신 틀이 잘 작동한다 문제풀이 프로젝트의 차별성, 필요성 PPT 제작, 대본 멘토링 기술면접 질문답변 답변이 끝났음을 말하기 외국계 취업&면접 경험 기억에 남는 면접 질문, tip 마스터 클래스 회고 아쉬운 것 강의를 꼼꼼하게 듣지 못한 것 프로젝트를 진행하려다 보니 그렇게..
[Boostcamp AI tech 3기] Week 19 학습 정리/회고 (5/23~5/29) 학습 정리 강의/스스로 도전 한 것/과제/결과물 빠르게 End-to-End 구현 streamlit,db,model 연결 전체적인 시스템 아키텍처 생각해보기 Streamlit 구현 session-state 세부 디자인 바꾸기 홈 버튼 2-4강 듣기, 실습, special mission GCP 연결하고 삭제해보기 모델에 대한 고민 item interaction matrix 만드는 코드 재정비 Data Schema 짜기 API 명세서 쓰기 피어세션 Confluence의 진행상황에 로그처럼 프로젝트를 정리하자 모델을 갈아끼울 수 있는 구조로 나머지 부분들을 만들어두자 우리 프로젝트의 차별점 고민 검색 elastic search 무신사 검색엔진 고객 친화적인 방향으로 서비스 설계 상품구매 유도보다는 고객 유치 방..
[Boostcamp AI tech 3기] Week 18 학습 정리/회고 (5/16~5/22) 학습 정리 강의/스스로 도전 한 것/과제/결과물 모더레이터 정하자고 제안하기 product serving 강의 + special mission1 프로젝트 과정 draw.io로 구체화 셀레니움 기초 코드 익히기 streamlit baseline 코드 확인 streamlit 으로 prototype 초안 완성 이력서 쓰기 피어세션 최종 프로젝트 online serving vs batch serving 중에 어떤 것으로 할까 토론 Elastic Search 사용 여부 토론 elastic search보다 쉽고 좋은 것이 없을까 사용할 feature 정리 데이터 GCP에 저장 UI 개요 잡기 멘토링 이력서 작성법 강의 학생일 때 적는 방법 팁 summary가 중요하다 skill 수준 프린트해서최종확인 마스터 클래스..
[Boostcamp AI tech 3기] Week 17 학습 정리/회고 (5/9~5/15) 학습 정리 강의/스스로 도전 한 것/과제/결과물 Feature 생성, 추가, 정리 Feature selection LGCN sweep 0,1 비율 EDA overfitting되는 feature 수정 ensemble 마스터클래스 발표 준비 wrap up report 피어세션 최종 프로젝트 원하는 포지션 논의 1과 0의 비율 sequence의 맨 끝값을 볼 것인지, 전체 비율을 볼 것인지 Wrapper z-time elapsed 피어세션 시간을 잘 보내기 위해서 스크럼 때 논의 내용 미리 정하기 overfitting이 일어나는 feature: latent하지 않고 답을 확정짓는 값들을 넣는 것들인 것 같다. 멘토링 데이터 분석가가 내가 생각한 직무가 아니었다. AI engineer, MLops가 부스트캠프의..
[Boostcamp AI tech 3기] Week 16 학습 정리/회고 (5/2~5/8) 학습 정리 강의/스스로 도전 한 것/과제/결과물 NMF 구현 TabNet 시도 overfitting이 심한 feature correlation 구하기 relative answer code : featrue 만들기 및 성능 test 강의 듣기 피어세션 validation과 LB AUROC가 크게 차이나는 이유 validation AUROC가 특히 크게 나오는 feature들의 특징 answerCode를 활용한 feature이기 때문일 것이라는 생각이 들었다. test와 validation에 feature engineering을 적용하는 범위가 test의 마지막 sequence를 넣지 않아서 차이가 생길 수 있다. Feature Engineering 추가 각자 개인의 이번 대회 목표 피어세션에 침묵이 길어지..
[Boostcamp AI tech 3기] Week 15 학습 정리/회고 (4/25~5/1) 학습 정리 강의/스스로 도전 한 것/과제/결과물 DKT Feature engineering 직접 feature 만들고 실험 dart나 나은 성능 실험 Tabular preprocess 만들고 실험 모델 실험 LSTM을 맡아서 sweep 실험 최종 프로젝트 상위 투표된 주제와 멘토님 추천 주제를 직접 데이터를 알아보고 개요를 그려보았다 백준 토마토 재귀시 메모리 초과 원인 알아냄 피어세션 모델 탐색해 주신 것들 기반으로 앞으로 테스트할 모델 선정 Sequential 먼저 끝내자 토론 게시판에 팀 EDA 게시 data 정렬하자 기업연계 최종 프로젝트→Recsys관련은 없었음 valid auc에 비해 제출성능이 너무 떨어지는 경우 → overfitting일까 최종 프로젝트 주제 결정 LGBM 특성 멘토링 우선..
[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..

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