[네이버 부스트캠프 AI Tech 5기] 4주차 회고록

추천시스템에 대한 이론을 배우는 한 주였다. 유사도를 기반으로 유저에게 다양한 아이템을 소개하고 MF행렬에서 잠재 요인 행렬을 만드는 등 어려웠지만 새롭고 재밌었다. 복습할 시간이 있을 진 모르겠는데 코어타임 이내에 계획한 목표를 끝내고 저녁이후 복습하는 시간을 가져야 할 것 같다.

Fact(사실 : 무슨 일이 있었나?)

• 도메인 기초이론(추천시스템에 대한 이론 + 관련논문)
• 시각화 강의 -seaborn 심화 + 안수빈 마스터님께 시각화에 대한 특강
• 이고잉 마스터님께 깃허브 특강을 들으면서 VS CODE로 파일을 수정하고 add, commit, merge까지 하는법에 대해 배움
• 부캠살롱을 통해 다양한 사람들을 만남
• 모더레이터를 하면서 데일리스크럼과 피어세션때 모든 내용을 기록하려고 노력하였음
• 팀원분들의 논문리뷰
• 기술 면접 스피치에서 평균과 중앙값의 차이, 정규화, 주성분 분석, 확률과 가능도에 대해
• 스페셜 피어세션에서 새로운 캠퍼들과 만나고 각자 관심사에 대해 공유

Feeling(느낌: 무슨 느낌이 들었나?)

• 추천시스템에 대한 이론을 배우면서 유저와 아이템의 잠재 요인 행렬에 대해 알 수 있었음. 재밌기도 했지만, 여전히 수학적인 부분에서 많이 어려움을 느낌
• 다양한 시각화 기법을 배웠지만 모든 방법을 알 수 없음. 다른 것과 마찬가지로 필요할때 써먹는 방법
• 부캠살롱과 스페셜 피어세션을 통해 다양한 캠퍼들을 만났는데 역시나 뛰어난 사람들이 많고 이렇게 자주 만나다보면 관심분야 사람들을 찾을 수 있을 듯
• 과제를 역시 스스로 완벽하게 해결하지 못한점이 아쉬웠음
• 논문리뷰를 들으면서 대단함과 나도 할 수 있을까란 불안감이 컸지만 시도하는 것에 의미를 두자
• 모더레이터를 나름 열심히 하면서 그 내용들을 활용할 수 있어 좋았음

Finding(배운점 : 어떤 인사이트를 얻었나?)

• 논문리뷰 팁!
  • 전체흐름을 알아간다는 느낌으로 자주 읽는게 제일 좋음
  • 문제점이나 할려는 것 → 선행연구 → 저자가 제안한 방법 → 문제 해결과정 →느낀점 등등이 들어가면 좋을 듯
• 깃허브에 대해 공부할려면 책으로 보는 거 추천 아무거나 다 좋음 또는 //help로 vscode에서 직접 찾아보기
• 다양한 캠퍼들을 만나면서 관심사를 계속 공유하고 나를 어필해야겠다는 생각이 듦
• 기술면접 스피치에서 대답하기 애매하다면 무엇을 물어보는지 여쭤보고 핵심내용만 얘기하는 것도 좋을 듯

Future action(향후 행동)

• 주말에 스케줄이 비게 되는데 그것을 고려하여 다음 한 주를 정말 알차게 보내야할 듯
• 기술 면접 스피치 준비할때, 질문에 답해줄 수 있을 정도로 공부하기 + 정규화 regulization에 대해 공부
• 새로운 캠퍼들 만날 때마다 관심사 공유

Feedback(피드백)

• 저번주와 마찬가지로 블로그를 정리할 시간이 없음. 그냥 따라 적기만 하지말고 즉석으로 내가 필요한 부분만 정리한다는 생가해보기
• 아침마다 이불개기 + 자기암시 영상 계속할 것
• 산책을 자주 했는데 안맞는거 같기도 함. 그냥 웨이트 고민