[네이버 부스트캠프 AI Tech 5기] 15주차 회고록 - Movie 추천 대회 3주차

수술 후 회복하면서 영화 추천 대회 3주차를 보냈다. Recbole 라이브러리를 구현하는 중인데 sequence 모델과 general 모델이 train까지는 돌아가는데 inference가 돌아가지 않아 말썽이다. 저번주에 못들었던 sequence 강의와 추천시스템 평가지표 강의를 수강한 한주였다.

Fact(사실 : 무슨 일이 있었나?)

• Recbole 라이브러리 구현
• 추천시스템 sequence model(GRU4Rec, SASRec, BERT4Rec)에 대한 기초이론과 추천시스템 평가 기준(accuracy 외에도 diversity : 다양성 , serendipity : 우연성, novelty : 새로움 등등에 대해서 배웠다
• 최종프로젝트는 피드백을 바탕으로 유저플로우를 새롭게 구축하였고 유저가 처음에 웹에 들어갈때 보여지는 메인화면 및 로그인, 와인MBTI 진행, 먹어본 와인 등등의 아키텍쳐를 구축하였다. 모델링에서는 Recbole을 이용해 유튜브 추천시스템에 사용한 방법론인 candidate - ranking을 접목시킬 계획이다. → 멘토님이 구체적인 유저플로우와 추천메커니즘을 완성하여서 만족스럽다고 칭찬해주었으며 다음주부터는 각자 R&R을 나눠 빠르게 Deep dive 할 수 있도록 프론트, 백엔드, 모델링의 역할을 나누라고 지시해주셨다.

Feeling(느낌: 무슨 느낌이 들었나?)

• Recbole이란 추천시스템 라이브러리가 모든 모델을 빠르게 접목시켜 실험해볼 수 있다는 장점이 있지만 데이터셋에 맞는 yaml 파일을 생성해주는 것에서도 어려움이 있었음
• 대회를 진행하면서 각자 진행상황 공유를 통해 어떤 일을 어떻게하는지 알긴하였지만 그것일뿐 서로의 업무를 완벽하게 이해하지못해 모르는 부분이 생겼을때 같이 해결하는 과정이 오래 걸렸다.
• 협업에서 스프린트라는 방법을 접목시켜볼려고 JIRA라는 워크스페이스 협업툴을 사용했는데 UI부분에서 적응하기가 어려웠음 → 현업에서 쓸 수도 있다니까 긍정적으로 써보기

Finding(배운점 : 어떤 인사이트를 얻었나?)

• 이번주부터 모더레이터가 PM의 역할을 같이하기로 해서 PM인 팀장이 주도적으로 팀원들의 진행과정을 물어보고 일정을 조정했으며, 목표로 하는 이슈에 대해서 역할을 나눴음 → 아직은 미흡하지만 다같이 어물쩡대는것보다 한명의 주도로 진도가 빠르게 나가는 것이 매우 괜찮았음 → 7월초에 내 차례가 돌아오는데 앞의 PM의 역할을 잘보고 PM하면서 어려웠던 점, 아쉬운 점을 개인적으로 미리 물어봐 보완할 필요성을 느낌.
• Recbole 라이브러리를 구현할때 공식문서보다 이전 기수들의 깃헙을 더 많이 봤음. 그렇다보니 그들이 그렇게 코드를 짠 이유를 모르고 단순히 클론하다가 에러가 나는 경우가 많았음 → 최종프로젝트에서 Recbole을 쓸테니 우리 팀원만의 Recbole 코드를 완성하여 새로운 버전으로 업데이트 해야겠음

Future action(향후 행동)

• Recbole 라이브러리 심도있게 공부 및 구현
• PM에 대해 공부하고 필요한 부분 틈틈히 메모
• 이력서나 포트폴리오도 같이 준비할 것

Feedback(피드백)

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