2022-09-29 Naver boostcamp 일일노트
in Study
멘토링
클론코딩
- 아이디어가 떨어졌을대.. 혹은 코드정리
- 처음에는 권장 x
- 최대한 많이 생각하는 방향으로 가고, 도저히 안되면 클론코딩
- 개선점을 지속적으로 파악하고, 클론코딩 했다고 끝내지말것.
추천시스템 - 경력 필요?
- 추천시스템은 다양한 분야가 접목해있고 그래서 공부시키기 어렵다.
- RecSys 는 콜드스타트 방식 (사용자가 눌러줘야 서비스 가능) - 프로젝트 진행이 어려움
- 추천시스템은 앞으로 성장할 가능성이 있지만, 현재는 추천시스템만으로는 힘들고 NLP, CV 기술 등을 같이 어필하는 게 현재로선 가능성 있다.
- 신입 엔지니어로 취업 위해서는 - 프로젝트 경험을 많이 하는게 결국 중요하다.
- 심리학 등 다른 학문도 꽤나 중요하게 작용한다.
- 네이버 부스트코스 : 쇼핑 데이터를 이용한 머신러닝
현업에서 딥러닝을 이용한 추천시스템을 아직 안 쓰는 이유? Dropout도 요즘 모델에 잘 안쓴다던데 그 이유?
- 딥러닝은 블랙박스라서.
- ML + DL 방식의 협업 필터링을 쓰는 경우도 많음.
- Dropout은 간선을 삭제하는 것. 잘못하면 좋은 정보가 유실될 수 있음. 하지만 케바케인듯.
좋은 학습, 성공의 자세란
- 멘토를 많이 괴롭히고, 늘 궁금해해라!
- 스터디를 많이 해라
- 새로운 개념을 되도록이면 본인의 것으로 만들어라 (정리, 복습 등)
논문 탐색
예전것부터 순차적으로 밟는 것이 아무래도 좋다. 최신 모델이라고 해도 맞지 않는 경우가 있을 수 있기 때문.
질문 : 나중에 학위를 따러 가시는 경우도 많나요? 저는 나중에 다시 학위를 딸 생각도 있는데, 그러시는 분들이 실제로 있나요?
- 기업에서 학위과정 보내주는 경우도 꽤 있고, 중간에 가시는 분들도 상당히 많음. 다만 금전적인 여유가 문제가 될 수 있고, 박사 과정은 상당히 폭이 좁아지는 과정이므로 이에 대해 잘 생각해 볼 것.
이후 질문 : 저는 데이터 엔지니어보다 데이터 과학자 쪽으로 가고 싶은 생각이 있는데, 프로젝트를 어떤 방향으로 특화시켜야 하나요?