Codestates AI 부트캠프/회고 (3) 썸네일형 리스트형 Section3 Deep Learning을 마치며! 1. What I Learned 기본 인공신경망, 이미지 처리, 자연어 처리의 개념을 배웠다. 세부적으로 사전학습모델, 트랜스포머, GAN 등 깊이 들어간 시간도 있었다. 이전 수업보다 공부량이 월등히 많았고 인공신경망과 ANN, CNN, RNN 등의 개념이 매우 생소해서 하루치 강의를 그날그날 소화한다는 게 불가능했다. 지금도 소화하지 못한 채로 넘어온 게 많다. 당장 강의 내용을 다시 보기는 어렵고, udemy 딥러닝 기초 강의를 듣고나서 차근차근 다시 보아야할 것 같다. 이미지-자연어 처리 이 두가지 사이에서 자신의 분야를 정하면 커리어를 빌드하기 좋을 것이라는 말을 들었다. 당장에 이미지 쪽으로 더 관심이 있기는 하지만 아직은 결정이 어렵다. 만들어보고 싶은 모델이 여러개 있는데 부트캠프 후반이나.. Section2 Machine Learning을 마치며! 1. What I Learned 이번 달 주제는 머신러닝이었다. 회귀-분류로 문제를 정의하고 그에 맞는 여러가지 모델을 배웠다. 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, XG 부스트 등의 모델과 작동 원리. 그리고 각 문제에 맞는 평가지표와 하이퍼파라미터 튜닝까지. 지금까지 왜 내가 원하는 직무명에 '데이터 사이언티스트' 즉 '과학자'라는 워딩이 들어가는 지 궁금했는데 이제 이해하게 됐다. 자료를 정제하고 모델을 선정하고 결과를 비교하는 과정이 과학자의 실험과 닮았기 때문이다. 저번 달에도 그랬듯 공부량이 많아서 도전적인 하루하루였다. 하지만 공들여 데이터를 정제하는 일도, 단계를 밟으며 모델의 성능을 향상시키고 완성하는 일까지 내게는 더할나위 없이 잘 맞고 재밌었다. 이쪽 세계로 발을 들인 결정에 .. Section1 Intoduction to Data Sceince를 마치며! 1. What I Learned EDA, Data Wrangling 등 데이터를 다루고 정제하는 일부터 통계학, 수학까지 배웠다. 이 과정에서 시각화 등 데이터 분석에 필요한 방법들을 배울 수 있어 좋았다. 완전 첫날은 부트캠프 내 시스템 다루는 법을 몰라 헤맸고, 생각보다 수업 난이도가 높아서 정신없고 울상으로 보냈던 기억이 난다 ㅋㅋ 삼일째부터는 온전히 내게 투자할 수 있는 시간을 가지게 되어서 행복감을 느꼈고 재밌었다. section 프로젝트도 짧은 시간 안에 많은 걸 해보느라 바쁘긴 했지만 즐기며 완성했다. 이 마음을 부트캠프 끝날 때까지 잘 가져가야지. 2. What to Study Additionally Data Science를 위한 기초 수학 수업 듣기 Udemy 통계학 기초 수업 끝내기 이전 1 다음
