플레이데이터 애널리시스 33기 11월 1주차(10/30 ~ 11/03) 회고

1) 전반적인 느낀 점 (일주일 동안 한 일)
이번 주차에서는 파이썬 딥러닝 이론 (CNN, RNN(LSTM))과 성능개선(Transfer Learning&Fine tuning), 그리고 딥러닝 모델 실습 및 코드 실습을 진행하였다.
 

2) 좋았던 점 (좋았거나 내가 잘했던 점)

진도에 초점을 맞춰서 강의를 들으면서 이론적 부분은 대부분 이해를 하였다. 어떤 상황에 이 모델을 사용하는지 왜 사용하는지에 대한 학습을 하였고, 모델의 정확성을 높이기 위한 데이터의 증강은 과대적합을 방지하기 위해 사용한다 등의 예시를 통해 이론적 학습이 수월한 점이 좋았다.

 
3) 아쉬웠던 점

코드적인 부분에서의 이해가 아직도 부족하다. 이론적 내용에 빗대어 이해를 하려고 해도 코드의 양이 너무 많아 반복적인 학습이 필요하다고 느꼈다. 딥러닝 학습을 지속하면서 코드의 틀은 어느정도 갖춰져있다는 것을 이해하고 있기 때문에 조금만 더 자주 보고, 볼 때마다 이해하려고 노력하면 극복할 수 있을 거라 생각하고 있다.

4) 개선할 점

이론적인 수업의 비중이 이번에 좀 컸다. 그만큼 이론도 중요하다는 것을 알았지만, 이론적 부분에 있어서 특히 LSTM부분에서는 아직 완벽히 이해를 하지 못했다. 그리고 내용이 어렵다 보니 수업을 듣고 있으면서도 계속 집중하지 못하였다. 이때문에 후의 코드학습에도 흐름이 이어가지 못했다. 집중할 수 있는 컨디션을 만들어서 제대로된 학습이 필요하다.

5) 다음주 계획

• 미니프로젝트 자료 조사 및 코드 실습, 추가할 기능 생각하기
• Sqld 자격증 시험 학습
• 다음주 파이썬 진도가 끝나기 때문에 마무리 잘 짓기
• Sqld 시험이후로 진행할 공모전 알아보기