플레이데이터 애널리시스 33기 10월 4주차(10/23 ~ 10/29) 회고

1. 전반적인 느낌(일주일동안 한 일)

1) 배운 것

이번 주에는 '딥러닝 모델개선' 방법 6가지과  'CNN모델의 개요' 를 배웠다.
모델은 과소적합이나 과대적합이 일어날 수 있는데 , 1. DNN 모델의 크기를 변경하거나, 2. Epoch수, layer수,unit수를 조정해서 모델의 크기를 바꿀 수 있다. 3. Dropout layer를 추가해서 랜덤으로 노드를 학습해 overfitting을 방지하고, 4. 배치정규화를 이용해 모델의 성능을 높일 수 있었다. 5. 학습률 조정방식을 이용해서 gradient를 더욱 정교하게 찾을 수 있는 방법과  6. Hyperparameter  tuning을 이용해 모델을 개선하는 방법도 있다.

2) 실행한 것(개인프로젝트, 수학 공부 등)

데이콘의 python 튜토리얼을 통해 모델링을 복습했다. →    Lv1. 의사결정회귀나무로 따릉이 데이터 예측하기  
 SQLD 스터디 →  1과목 데이터 모델링의 이해, 성능 + 2과목 DDL,DML,TCL 개념공부

3) 느낀 것

다른 말인데 취업하기 전에 체력을 엄청나게 키워야한다는 것을 느꼈다.
할 일은 많은데 시간이 없어!!!!!

아 피곤해 아 괴로워

2. 좋았던 점(좋았거나 내가 잘했던 점)

• 티스토리로 회고 + 공부내용 정리 플랫폼을 바꾸었다. 1. 가독성이 훨씬 뛰어나다는 점 2. 남에게 보이는 형태로 정리해야해서 내 스스로 확실히 이해를 해야 쓸 수 있다는 점이 좋다(다만 시간이 오래걸림)
• 나는 요약을 할 때, 그냥 키워드를 복사+붙여넣기 했더니 세부 내용이나 단어가 전혀 기억이 안나는 경우가 많았는데, 짧은 글이라도 직접 타이핑하는게 큰 도움이 되었다. 요약한다 = ' 읽으면서 키워드 위주로 타이핑 or 쓰면서 정리 ' 했더니 머리에 더 많이 남았어서 앞으로도 그렇게 해야할 것같 . 글을 쓸 때 아무생각없이~ 성실하게~
•  딥러닝 파트 정리 굿!!!!!! 잘했어요

• SQLD도 매일매일 1페이지라도 하자는 마음으로 하니까, 은근 쌓인게 많았다. 1과목은 개념자체에서 이해가 안되는게 많으니 개념공부 보충하고 2과목은 문제풀이 위주로 공부하자! 마인드는 지금처럼 하루에 1p라도 보자는 마음

 

3. 아쉬웠던 점

• 지난 주에 화,수,금,토,일에 모두 약속이 있었다. 이전에 잡아둔 선약 + 즉흥적으로 잡힌 약속들이라서 기하급수적으로 늘었다. 일요일에는 과외까지 했어야했다. 약속을 잡으면 막상 만나는 시간은 2시간 남짓이지만 , 그 시간을 위해 이동하는 시간 + 1시간씩하다보면,,,,, 수업을 복습하고 자습하고 그럴 시간이 확실히 '물리적'으로 적다는 생각이 들었다. 부트캠프에 있는데 보상심리로 너무 많은 활동을 그냥 방치하는 건 아닌가? 라는 생각이들었다. 심지어 목,금에 새벽 3시에 자는 바람에 지각 + 금요일에는 병가를 냈다. 
  이런 상황에서 밀리는 진도때문에 부트캠프에 오면 할일이 쏟아지는 기분에 너무 힘이 든 것같다.
  일정을 조금 느슨하게 짜서 집중해야할 것에 집중하는 것이 중요한 것같다. SQLD 11/18(토) 시험 전까지는 약속을 자제 하자 정신차리자 제발!!!!!!!!!!!

4. 개선할 점

• Input → → → output : 인풋에서 아웃풋으로 가는 시간을 줄일 것
  ex. 수업듣고 → 그날 블로그 정리, 모델링 수업 → 실제 모델링 경진대회 참여 , 프로젝트 아이데이션 → 일단 현재 상태에서 최선인 상황으로 정리 
• 제 3자의 입장에서 계획을 고안할 것, 감정에 치우치치 않고 그 계획을 실행할 것
  - 어제 인터넷에서 본 글인데 인상 깊다 

• 주 약속은 주말 1회 + 과외1회를 넘지 말 것 (사유 : 11월 - 미니프로젝트, 창업경진대회, SQLD시험 존재,,)

5. 다음주 계획

- SQLD 스터디 DAY4~DAY8
- 창업경진대회 아이데이션 기획서 작성 및 제출
- python 튜토리얼 lv3~5
- 제 1회 국민대학교 AI빅데이터 분석 경진대회
- 미니프로젝트 아이데이션

제1회 국민대학교 AI빅데이터 분석 경진대회

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