[패스트캠퍼스] 딥러닝 강의 - 6주차 학습일지 - 파이널 프로젝트 및 후기

6주차 요약

추천 결과..ㅎㅎ

주어진 데이터를 이용하여 유사 상품 추천 모델을 만드는 프로젝트이다.

- 데이터 EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석) 부터 시작해서,

- ResNet101 알고리즘을 이용하여 데이터를 학습시키고,

  (Point. 학습된 알고리즘에 맞게 Input Size(shape)를 조절해서 입력되도록 해야한다.)

- KNN 알고리즘으로 가장 유사한 이미지 5장을 추출하는 것까지 해봤다.

 

과정에 분류(Classification), 회귀(Regression), 클러스터링(Clustering)에 해당하는 알고리즘들을 전반적으로 다루고,

각각 실습도 진행하기 때문에 코드구현을 연습해본다.

 

그리고 머신러닝, 딥러닝 코드는 tensorflow라는 잘 만들어진 라이브러리를 사용하기 때문에,

파이널 프로젝트를 하면서 코드구현에 어려움은 없었다.

 

결과적으로 느낀점은...

어떤 문제를 풀지, 그 문제를 푸는데 어떤 알고리즘들이 적당한지를 파악하는게 더 중요한 것 같다.

 

 

후기

파이널 프로젝트를 하며,

그동안 배운 내용을 종합적으로 사용하여 결과물이 나오니 상당히 뿌듯했다.

개인적으로 앱개발 프로젝트도 진행중인데, 마침 추천시스템이라 좋았다.

(오랜만에 실습 프로젝트를 하면서 머신러닝, 딥러닝 코드를 만들어보니 복습이 많이 되었다.)

 

과정 전반에 대한 후기로는,

국비지원으로 강의를 부담없이 들을 수 있어서 좋았다.

이전에도 K-Digital Training 과정을 수강하며 많은 내용을 배웠었는데,

(개인적으로..) 잘만 이용하면 배울 수 있는게 참 많은 것 같다.

 

내용도 기대했던 부분을 충분히 채울 수 있도록 구성되어 있었다.

각 파트에 대한 대략적인 내용들과, 실습이 그 부분이며,

복습이 목적이었기 때문이다.

파이널 프로젝트 난이도도 딱 맞았던 것 같다.

 

약 한달간 재미있고 유익하게 잘 배웠다.

이상으로 후기를 마친다.

 

 

 

※ 이 글은 내일배움카드를 이용한 국비지원교육인 K-Digital 기초역량훈련 딥러닝 강의 학습일지입니다.

※ 강의내용을 그대로 가져온 것이 아닌, 학습 과정을 기반으로 개인적으로 풀어 쓴 학습일지입니다.