KT AIVLE SCHOOL 6기 DX 트랙 7주차 후기

사진 - 셔터스톡

7주차 교육 (24.10.14 ~ 24.10.18) 머신러닝

 

머신러닝을 5일동안 배운 한 주였다. 대학생때, 2~3개월짜리 인공지능 수업을 교육을 들은 적이 있어서 

머신러닝은 크게 지도학습과 비지도학습으로 나뉜다. 이를 python으로 구현할 라이브러리인 Scikit-Learn라이브러리 사용법 부터 시작해서, 여러가지 통계분석기법, 그리고 회귀와 분류 문제 등을 구별하여 내용을 학습하였다.

 

그리고 이맘때 쯤 다시 깨달은 것이 있는데 이O래 강사님의 실습형 교육이 얼마나 중요한지... 새삼 느꼈다. 어느정도 정리 할 시간을 주니, 내 머릿속에도 정리할 시간이 있었다.

 

머신러닝을 시작할 때, 이 전 내용을 전부 충분히 복습하기를 바란다. 왜냐하면 이제부터는 순차적 적용이 아닌 무작위로 이전에 배웠던 내용들이 등장한다. 그러니까, 지금까지 파이썬을 배운 이유는 머신러닝을 하기 위함이지 않았을까. 라는 생각이다.

 

실제로 나의 경험을 미루어보았을 때, 데이터 전처리, 수집 등은 다른 프로그램을 통해 수행할 수 있다. 그러나 머신러닝은 파이썬으로 밖에 수행하지 못한다(적어도 내가 배운 범위 내에서는)

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생각 정리

 

기업분석 스터디를 하며 처음 5명에서 시작했다가 이젠 3명이 됐다. 아무래도 눈에 보이는 성과가 없기 때문이지 않을까 라는 생각이 든다.

나를 스스로 평가하기를 나는 이력서 초보다. 때문에 나는 다른사람들의 인사이트를 공유받는것이 필요하고, 나도 내가 가진 지식이 맞는지 확인하는 과정이 필요했다.

여튼 나는 요긴하게 스터디를 사용하는 중이다.

다른사람에게 강요할수는 없지만, 자발적이고 적극적인 스터디는 내 지식이 맞는지 확인할 수도 있고, 내가 틀린지 확인할 수도 있다. 또한 내가 모르는걸 배울수도 있기에. 나는 스터디의 적극참여를 언제나 권장!한다!