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방문해 주셔서 감사합니다.boostcamp AI Tech/주차별 회고
부스트캠프 AI Tech 5기 13주차 회고
boostcamp AI Tech 강주형_T5008 13주차 회고 개인 차원에서 잘했던 것, 좋았던 것, 계속할 것 … 일정이 바빠도 해야할 것을 조금씩이라도 한 것 개인 차원에서 아쉬운 것, 부족한 것 처음 계획보다 강의나 프로젝트 코드를 많이 보지 못함 개인 차원에서 개선할 것 팀원들 진도 따라잡기 개인 차원에서 도전할 것, 시도할 것 주말 동안 데이터 EDA 해보기 오피스아워 다시 듣고 베이스라인 이해하기 Vue.js 계속 해보기
boostcamp AI Tech/주차별 회고
부스트캠프 AI Tech 5기 12주차 회고
boostcamp AI Tech 강주형_T5008 12주차 회고 개인 차원에서 잘했던 것, 좋았던 것, 계속할 것 … 다른 일을 병행하지 않고, 대회에 집중한 것 대회 관련해서 이전에 해보지 않았던 다양한 시도를 해본 것 개인 차원에서 아쉬운 것, 부족한 것 생활 패턴이 다시 불규칙으로 된 것 딥러닝 모델에 아직 덜 익숙한 것 같음 개인 차원에서 개선할 것 생활 패턴 개선하기 딥러닝 모델 더 익숙해지기 개인 차원에서 도전할 것, 시도할 것 플라스크 강의 완강하기 프론트엔드 찍먹..? 해보기 RecSys 기초 이론 다시보기
boostcamp AI Tech
Level2 - DKT (Deep Knowledge Tracing) 프로젝트 회고
DKT 프로젝트 내 학습 목표 딥러닝 모델 구조 / 구현에 대해 더 익숙해지기 노트북 환경에서 벗어나서 프로젝트 템플릿에 더 익숙해지기 기존에 시도해보지 않은 다양한 툴을 활용해보기 모델 성능 개선을 위한 시도 Feature Engineering EDA를 통해 주어진 데이터에 대한 다양한 인사이트를 얻은 것을 토대로 Feature Engineering을 진행했습니다. Boosting 계열 ML 모델의 경우 일단 넣어보기 전까지는 모른다고 판단하고, 결과 중심으로 Feature 구성을 진행하였습니다. DL 모델은 데이터의 특성에 맞게 Sequential model을 많이 활용하였는데, 최대한 모델 구조를 파악하고 그에 맞는 Feature를 생성하기 위해 노력했습니다. DL 모델의 경우 각 Feature의 ..
boostcamp AI Tech/주차별 회고
부스트캠프 AI Tech 5기 11주차 회고
boostcamp AI Tech 강주형_T5008 10주차 회고 개인 차원에서 잘했던 것, 좋았던 것, 계속할 것 … 지난 대회랑 비교해보면, 부족하지만 DL 모델에 더 익숙해지려고 노력한 것 같다. 편의성이 좋은 여러 툴을 활용해볼 수 있어서 좋았다. 개인 차원에서 아쉬운 것, 부족한 것 마음이 조급해지면 할 일들에 대한 우선순위가 계속 무너지는 것 같다. 어떤 작업을 할 때, 가설을 세우는 것이 좀 부족한 것 같다. 개인 차원에서 개선할 것 (이번에는 진짜) 계획 잘 세우기 DL 계속 익숙해지기 개인 차원에서 도전할 것, 시도할 것 대회 성능에 기여하기
boostcamp AI Tech/주차별 회고
부스트캠프 AI Tech 5기 10주차 회고
boostcamp AI Tech 강주형_T5008 10주차 회고 개인 차원에서 잘했던 것, 좋았던 것, 계속할 것 내 능력 안에서 할 수 있는 걸 어느정도 한 것 같다. 팀원들과 많이 친해졌다고 생각한다. 이전보다 더 재미있게 부캠을 하고 있는 것 같다. 개인 차원에서 아쉬운 것, 부족한 것 일정 관리를 거의 안하다시피 하고 있다. 예전부터 그랬는데, 각 Task에 대해 시간 분배를 잘 못하는 것 같다. Flask 공부 한다고 하고 이번주에 손도 못 댐.. 개인 차원에서 개선할 것 일정 관리와 기록을 잘 해서 빈틈이 없도록 하자. 놀 땐 놀고, 공부할 땐 공부하고 구분을 잘 하자. 개인 차원에서 도전할 것, 시도할 것 DL 모델 더 익숙해지기 Flask 인강 빨리 완강하기 백준 골드 찍기
boostcamp AI Tech/주차별 회고
부스트캠프 AI Tech 5기 9주차 회고
boostcamp AI Tech 강주형_T5008 9주차 회고 개인 차원에서 잘했던 것, 좋았던 것, 계속할 것 … 개발 환경 세팅에 대해 과거에 비해 많이 익숙해졌다고 생각함 모더레이터 무사히(?) 끝마침 컴퓨터 스피커 바꾼 거 대만족 중 팀원들과 나름 친해졌다고 생각함 (나만 그런 게 아니길 바라는 중) 개인 차원에서 아쉬운 것, 부족한 것 모델 설명을 들었을 때 한 번에 이해하기 힘들어 하는 거 같음 불규칙적인 취침시간/기상시간 개인 차원에서 개선할 것 DL 모델의 수식적인 부분 반복 학습해서 이해하기 취침시간/기상시간 개선하기 개인 차원에서 도전할 것, 시도할 것 강의에서 소개한 모델 위주로 최대한 이론/코드 이해하기 알고리즘 실력을 길러서 소요 시간 단축하기 Flask 강의 빠르게 완강하기
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Python argparse 간단 정리
argparse_practice.py import argparse # 시작 parser = argparse.ArgumentParser() # 1. Postion Type # ex) main.py 'Steve Jobs' 27 68.2 # 위치만 지정, 키워드는 주지 않음 # 추가하는 순서가 위치가 됨 parser.add_argument('name') # 1번째 위치 # 참고: default type: sting -> 그 외에는 타입 지정 필요 parser.add_argument('age', type=int) # 2번째 위치 parser.add_argument('weight', type=float) # 3번째 위치 # 2. Keyword type # ..
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sklearn.impute.SimpleImputer - 범주형 피처 최빈값 대체할 때 써보기
AskUp 답변 SimpleImputer는 scikit-learn 라이브러리의 누락된 값을 다루기 위한 클래스 중 하나입니다. 이 클래스는 누락된 값을 다른 값으로 대체하는 데 사용됩니다. SimpleImputer를 사용하려면, 우선 누락된 값을 대체할 값을 지정해야 합니다. 이 값은 strategy 매개변수로 지정할 수 있으며, 다음 중 하나를 선택할 수 있습니다. mean: 평균값으로 대체합니다. median: 중앙값으로 대체합니다. most_frequent: 가장 빈번한 값으로 대체합니다. constant: 지정된 값으로 대체합니다. 예를 들어, 다음과 같이 SimpleImputer를 사용하여 누락된 값을 평균값으로 대체할 수 있습니다. from sklearn.impute import SimpleI..