철학과 학생의 개발자 도전기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 온라인 강의 7주년 기념 1+1 이벤트 특별 연장! (3/10~3/12) | 패스트캠퍼스단 3일! 미션, 리뷰, 인증 NO! 강의 사면 무.조.건 1+1 쿠폰 증정🎉fastcampus.co.kr 수강 인증수강 후기안녕하세요. 환급챌린지 8일차 포스팅입니다.오늘은 Data Augmentation, Scaling, Encoding에 대해 배웠습니다.오늘 강의를 듣고 다시 한번 데이터 전처리의 중요성을 실감했습니다. 모델 성능을 개선하는 데 있어 좋은 모델을 설계하는 것도 중요하지만, 그보다 먼저 데이터가 얼마나 잘 정리되고 가공되었느냐가 핵심이라는 생각이 들었습니다. 특히, 오늘 배운 Data Augm..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 온라인 강의 7주년 기념 1+1 이벤트 특별 연장! (3/10~3/12) | 패스트캠퍼스단 3일! 미션, 리뷰, 인증 NO! 강의 사면 무.조.건 1+1 쿠폰 증정🎉fastcampus.co.kr 수강 인증 수강 후기안녕하세요. 환급챌린지 7일차 포스팅입니다.오늘은 머신러닝 모델 개선을 위한 Feature Reduction에 대해 배웠습니다. 어제 배운 Feature Selection과 비슷한 개념이라고 생각했는데, 오늘 강의를 듣고 보니 두 개념이 확연히 다르다는 걸 깨달았습니다. Feature Selection은 불필요한 특성을 완전히 제거하는 방법이라면, Feature Reduction은 기존 ..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 온라인 강의 7주년 기념 1+1 이벤트 특별 연장! (3/10~3/12) | 패스트캠퍼스단 3일! 미션, 리뷰, 인증 NO! 강의 사면 무.조.건 1+1 쿠폰 증정🎉fastcampus.co.kr 수강 인증 수강 후기안녕하세요. 환급챌린지 6일차 포스팅입니다.오늘은 머신러닝 모델 개선을 위한 Feature Selection에 대해 배웠습니다.그동안 머신러닝 모델을 학습시킬 때는 최대한 많은 데이터를 활용하는 것이 무조건 좋은 것이라고 생각했는데, 오늘 강의를 들으면서 그게 꼭 정답은 아니라는 걸 다시금 깨달았습니다. 모델이 필요로 하는 정보만을 잘 선별하는 것이 오히려 성능을 개선하는 데 더 중요한 ..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 봄맞이 특급 혜택 '하나 더 봄'🌸 1+1 이벤트 (3/4~3/9) | 패스트캠퍼스당신의 성장도 피어날 거예요. 1+1 쿠폰으로 강의 보고 또 보고!fastcampus.co.kr 수강 인증 수강 후기 안녕하세요. 환급챌린지 5일차 포스팅입니다.오늘은 학습 데이터 준비 실습을 구글 코랩을 통해 진행했습니다. 이론으로만 배우던 내용을 직접 실습하면서 이해도를 높일 수 있는 시간이었습니다. 먼저 구글 드라이브를 마운트하여 데이터 파일을 불러오는 과정을 경험했습니다. 데이터를 다룰 때, 로컬이 아닌 클라우드 환경에서 데이터를 관리하는 것이 얼마나 편리한지 다시금 느낄 수 있었습니다. 그다음으로 데이터 유형..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 봄맞이 특급 혜택 '하나 더 봄'🌸 1+1 이벤트 (3/4~3/9) | 패스트캠퍼스당신의 성장도 피어날 거예요. 1+1 쿠폰으로 강의 보고 또 보고!fastcampus.co.kr 수강 인증 수강 후기안녕하세요. 환급챌린지 4일차 포스팅입니다.오늘은 Class Imbalance 문제와 이를 다양한 관점에서 해결하는 방법을 배웠습니다. 머신러닝 모델을 학습할 때 데이터 분포가 한쪽으로 치우쳐 있으면 모델이 특정 클래스를 더 많이 예측하는 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 데이터에서 특정 질병이 매우 드물게 나타나는 경우, 모델이 대부분 "정상"으로 예측해도 높은 정확도를 보이는 착시 효과가..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 봄맞이 특급 혜택 '하나 더 봄'🌸 1+1 이벤트 (3/4~3/9) | 패스트캠퍼스당신의 성장도 피어날 거예요. 1+1 쿠폰으로 강의 보고 또 보고!fastcampus.co.kr 수강 인증 수강 후기안녕하세요. 환급챌린지 3일차 포스팅입니다.오늘은 데이터 레이블링과 모델 학습 유형에 대해 배웠습니다. 강의가 점점 본격적으로 시작되는만큼 난이도도 어려워지는 것 같습니다. 데이터 레이블링은 데이터에 의미를 부여하는 프로세스입니다. 모델이 원하는 Task를 수행하기 위해 데이터에 적절히 레이블링을 하여 일종의 정답값을 보여주는 것입니다. 이것은 고양이고, 저것은 강아지라고 알려주고 학습시킬 때 모델은 강..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 봄맞이 특급 혜택 '하나 더 봄'🌸 1+1 이벤트 (3/4~3/9) | 패스트캠퍼스당신의 성장도 피어날 거예요. 1+1 쿠폰으로 강의 보고 또 보고!fastcampus.co.kr 수강 인증 수강 후기안녕하세요. 환급챌린지 2일차 포스팅입니다.오늘은 학습데이터 준비 과정 중 데이터 유형과 데이터 샘플링에 대해 공부했습니다. 학습데이터를 준비하는 과정은 매우 중요합니다. 양질의 데이터에서 좋은 머신러닝 모델이 만들어지기 때문입니다. 하지만 캐글과 같은 인위적인 대회환경과 달리 현실에서의 데이터 준비는 굉장히 어렵습니다. 데이터 유형에는 정형, 비정형, 반정형 데이터가 있다고 합니다. 저는 주로 정형데이..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 봄맞이 특급 혜택 '하나 더 봄'🌸 1+1 이벤트 (3/4~3/9) | 패스트캠퍼스당신의 성장도 피어날 거예요. 1+1 쿠폰으로 강의 보고 또 보고!fastcampus.co.kr 수강 인증 수강 후기안녕하세요. 환급챌린지 1일차 포스팅입니다.오늘은 머신러닝 상품화를 위한 개발 여정에 대해 간략히 알아보았습니다. 머신러닝 상품화를 들었을 때, 처음 떠오른 생각은 성능 좋은 모델 개발이었습니다. 모델이 잘 예측해야 좋은 상품이라고 생각했었습니다. 하지만 상품화에서 모델은 전체 프로세스의 일부분일 뿐이며 성능은 일부분의 일부분이라는 것을 강의를 통해 새롭게 배웠습니다. 상품화 즉, 머신러닝으로 돈을 벌기..