교육/SK네트웍스 Family AI 캠프

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI캠프 14기] 2개월차 회고

shining park 2025. 6. 9. 09:26

지난 1개월 동안 학습한 기술셋 간단하게 정리

  • AI 기초
    • Data Analysis
      • 데이터분석 환경설정
      • Numpy 사용하기
      • Pandas 사용하기
      • matplotlib 데이터 시각화하기
      • 차트 유형별 데이터 분석하기 seaborn
      • EDA(탐색적 데이터 분석) 실습하기
    • Machine Learning
      • 인공지능 개요
      • 분류/회귀 지도학습 둘러보기
      • 데이터 전처리하기
      • 분류/회귀 모델 평가하기
      • 교차검증하기
      • Hyper Parameter Tuning 하기
      • 분류/회귀 모델 사용하기
      • 결정트리 모델 사용하기
      • Support Vector Machine 모델 사용하기
      • 앙상블 사용하기
      • 차원축소 하기
      • 군집화 사용하기
      • 추천시스템 구현하기
    •  Deep Learning
      • 퍼셉트론 사용하기
      • 활성화함수 이해하기
      • pytorch 기초다지기
      • 출력층 설계하기
      • 손실함수 이해하기
      • 경사하강법 이해하기
      • 오차역전파 이해하기
      • 최적화함수 이해하기
      • 정규화(규제) 적용하기
      • 모델 저장/불러오기
    • [미니프로젝트] 우리들의 EDA
    • [단위프로젝트2] 가입 고객 이탈 예측

 

전반적인 느낀 점

  • 교육 시작부터 배우고 싶었던 machine learning과 deep learning을 시작하게 되었는데, 생각보다 수학적 이론 부분이 많아서 많이 힘들었다. 강의를 듣고 따라가는 것도 많이 힘들었는데 여기에 SQLD 시험이 5/31로 다가오면서 함께 준비하는 부분에서 체력적으로도, 정신적으로도 벅찼던거 같다. 그렇지만 같이 함께 으쌰으쌰해주는 동기들과 쉽게 이해할 수 있도록 도와주시는 강사님, 강의 외적인 부분들을 항상 챙겨주시는 매니저님들 덕분에 한 고비를 넘길 수 있었다.
  • 특히 두번째 단위프로젝트로 '가입 고객 이탈 예측'을 진행하면서 데이터셋을 고르고 EDA, 머신러닝, 딥러닝 최종 이탈률 방지 대안을 내기까지 과정을 팀원들과 함께 회의하고 공부하는게 내가 실제로 배운 부분을 써보는 과정이여서 많은 도움이 되었다고 느낀다. 역시 실제로 프로젝트를 해야 많이 배우는 스타일임을 새삼 느꼈다.

 

Keep 😃

  • Git & GitHub & Sourcetree를 사용하여 협업을 진행한 것
  • 데일리 로그 노션과 회고 블로그를 꾸준히 계속 작성한 

Problem 😵‍💫

  • Machine Learning, Deep Learning의 이론적인  부분도 복습이 필요하다. 이해한 것 같지만 자꾸 잊어버림
  • 출력층과 손실함수 연계에 따른 조합을 까먹지 말아야함!!
    • 분류
      • 출력층에 활성화함수 사용X
      • 이진분류 손실함수 : BCEWithLogitsLoss (내부적으로 sigmoid 활성화 함수 처리)
      • 다중분류 손실함수 : CrossEntropyLoss(내부적으로 softmax 활성화 함수 처리)
    • 회귀
      • 출력층에 활성화함수 사용X
      • 손실함수 : MSELoss, …
  • 무의식적으로 강의 내용에 집중하기보다 코드를 따라치는데 매몰되어 있는 것
  • 교육 동기들과 친해지다보니 수업에 집중이 흐트러지는 것

Try 🥊

  • python을 사용할 때 document 공식문서를 통해 찾아보는 습관을 들이고, 자주 사용하는 것들은 암기하여 사용하도록 노력한다.
  • 복습용 데일리 로그 노션을 꾸준히 계속 작성해 나갈 것
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