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SK네트웍스 Family AI 캠프 1기 2개월차 회고

SK Networks AI Camp

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Monthly 회고 - 2개월 차

:books:Skillset

지난 1개월동안 학습한 기술셋은 아래와 같습니다.

Python

Scikit-learn을 이용한 머신러닝

  • Logistic Regression
    • 이진 분류 문제를 해결하기 위한 회귀 모델
    • sklearn.linear_model.LogisticRegression 사용
  • Polynomial Regression
    • 다항식을 사용하여 비선형 데이터를 모델링
    • sklearn.preprocessing.PolynomialFeaturessklearn.linear_model.LinearRegression 사용
  • Exponential Regression
    • 지수 함수를 사용하여 데이터를 모델링
    • 지수 변환 후 LinearRegression 사용
  • Random Forest
    • 다수의 결정 트리를 사용하여 예측 성능을 향상시키는 앙상블 방법
    • sklearn.ensemble.RandomForestClassifier 또는 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor 사용
  • K-means
    • 데이터를 K개의 클러스터로 군집화하는 비지도 학습 알고리즘
    • sklearn.cluster.KMeans 사용
  • Train_test_split
    • 데이터를 학습용과 테스트용으로 분할
    • sklearn.model_selection.train_test_split 사용

TensorFlow를 이용한 딥러닝

  • Classifying Iris Dataset
    • Iris 데이터셋을 사용하여 꽃의 품종을 분류하는 모델
    • tensorflow.keras를 사용한 신경망 모델 구성
  • 조회수 데이터와 주문수 데이터를 이용한 예측 모델 만들기
    • 조회수 데이터를 입력으로 하여 주문수를 예측하는 회귀 모델
    • tensorflow.keras를 사용하여 회귀 신경망 모델 구성
  • Decision Forest
    • 결정 트리 앙상블을 사용한 예측 모델
    • tensorflow_decision_forests 라이브러리 사용
  • Convolutional Neural Network (CNN)
    • 이미지 데이터 처리를 위한 합성곱 신경망 모델
    • tensorflow.keras를 사용하여 CNN 모델 구성

FastAPI

  • Vue와 통신하기 위한 환경 구성
    • FastAPI 서버 설정
    • Vue.js와의 통신을 위한 CORS 설정 및 API 엔드포인트 구성

Vue.js

d3 모듈을 이용하여 그래프 그리기

  • D3.js 모듈을 사용한 데이터 시각화
    • 다양한 차트와 그래프를 그리기 위해 D3.js 라이브러리 사용
    • Vue 컴포넌트 내에서 D3.js 통합

FastAPI와 통신하기 위한 환경 구성

  • FastAPI 서버와의 통신 설정
    • Axios 또는 Fetch API를 사용하여 FastAPI와 통신
    • 비동기 통신을 통해 데이터 주고받기

GitHub

팀 과제를 통해 팀으로 협업하는 방식 익히기

  • Github을 사용한 협업
    • Pull Request, Issues, Branch 관리 등을 통해 팀 프로젝트 진행
    • 코드 리뷰 및 협업 도구 활용

:thought_balloon:느낀 점

캠프를 진행하면서 작성하는 두번째 월말 회고입니다! 벌써 2개월이나 지났다는 것이 제일 신기하네요.
매일 아침 9시부터 저녁 9시까지 공부하다보니 시간이 더 빨리 지나가는 것 같아요! 중간중간 힘든 시기도 많았지만 스스로 실력이 늘어가는 모습을 보면 뿌듯함이 커서 “어떻게든 끝까지 버텨봐야겠다” 라는 생각이 듭니다. 6시쯤 캠프 일정이 다 끝나면 복습 스터디와 알고리즘 스터디를 하는데, 이 때 제가 모르는 건 배우고 아는 건 다른 사람들에게 알려주곤 합니다. 모르는 내용을 알게되면 스스로 부족한 부분을 메울 수 있고, 다른 사람에게 아는 내용을 설명할 때는 그 내용을 머릿속에서 정리하고 말해야하니 설명해주는 과정에서 스스로 새로 깨닫는 부분도 많이 있습니다. 이런 그룹별로 진행하는 스터디가 혼자 공부하는 것보다 효과적으로 지식을 습득할 수 있다고 생각하기 때문에 하루 일정이 끝나고 피곤하더라도 스터디를 꼭 참여하는 이유입니다.
매일매일 피곤하다는 생각을 하지만 “힘든만큼 내가 지식을 얻어가는 것이다” 라고 생각하면 더 공부하고 싶은데 하루가 짧은 게 원망스러울정도입니다.

:ok_man:Keep

앞으로도 지금처럼 적극적으로 스터디에 참여하는 것이 하나의 목표입니다.
스터디에 꾸준히 참여하여 모른 것은 계속 배우고자 하고 아는 것은 나눌 수 있는 사람이 되고 싶습니다.
또 다른 목표는 지금처럼, 또는 지금보다 더 시간을 내서 주말에 진도를 못 따라가는 사람들을 도와주는 것입니다.
혼자 잘하는 것도 좋지만 캠프 내의 사람들은 같은 목적으로 모인 사람들이기 때문에 모두 같이 실력이 늘었으면 하는 바램이 있습니다.
이를 위해서는 제가 시간관리를 최대한 잘해서 주말에 시간을 남겨놓는 것이 중요하겠네요!

:no_good:Problem

이번 달의 문제점은 바쁘다는 이유로 알고리즘 문제풀이에 소홀했다는 것입니다.
팀 과제를 최우선적으로 생각하다보니 그 외의 것들엔 다소 소홀해졌다고 스스로 느끼고 있습니다. 오늘부터 다시 하루에 한 문제씩이라도 문제풀이를 하여 감을 잃지 않도록 하겠습니다.

:pencil2:Try

주차별 회고에도 작성한 바 있는데, ‘Rust’ 라는 언어에 대해서 새로 공부해보고자 합니다.
물론 여유가 있을지 없을지 모르지만, 그 언어 자체를 당장 마스터한다는 생각보다는 한번 사용해보고 싶다는 생각이 들어서 기본적인 사용법정도는 익혀두려고 합니다.
기존에 C++은 사용해보았는데 Rust가 C++를 대체할 수 있을지도 모른다는 생각이 들어서 실무에서 널리 사용되기 전에 미리 익혀두고 싶습니다!

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