[부스트캠프 AI Tech 준비과정] - 1주차

안녕하세요. 위기의코딩맨입니다.

오늘은 [부스트캠프 AI Tech 준비과정] 1주차에 대한

생각과 과정을 정리해보도록 하겠습니다.

 

크게 진행 과정은 약 7주차로 나뉘어져 있으며

1주차에 하루 공부량 약 7개의 과정이 있다고 생각하시면 됩니다.

 

[ 학습 내용 ]

간략하게 학습 내용에 대해서 정리하게되면

정형 데이터의 의미,

코딩 환경설정 ( 주피터, 코랩 ) 선택 사항입니다. 저는 코랩이 편해서 코랩으로..!

EDA, 데이터 전처리, 트리모델 등 데이터 모델링의 기초부분을 다루고 있습니다.

 

 

그리고 강의가 끝나면 퀴즈 형식으로 문제를 풀게됩니다! 

중간중간 코드 작성 부분도 꽤 많아서 좋았습니다.

아직은 데이터 전처리, 연관성 찾고 하는 작업을 하고 있어 크게 어려움은 없습니다.

 

마지막 1주 마지막차의 내용을 간단하게 정리하면

 

Bagging - 데이터 셋을 샘플링하여 모델을 만들어 나가는 특징, 병렬  ( 순차적 )

Bagging = bootstrap + aggregation

 

트리 구조의 깊이 조절, 데이터의 시각화, 피처의 중요도 이런 내용에 대해서 강의를 진행하고 

캐글을 가입해서 데이터를 정리하는 내용을 실습으로 진행했습니다.

 

사용하면서 함수를 정리하면 좋을 것 같아서 몇가지 가져왔습니다.

 

.info() <- 컬럼들의 null을 확인할수있음 ( isna() 와 유사 )

describe() 기본적인 통계량 확인

missingno의 라이브러리 msno 함수를 사용하여 결손치 시각화

log의 성질을 이용해서 치우침을 줄이는 방법 

 

 

[ 1주차 후기 ]

이 분야를 독학으로 공부하면서 이 방향으로 가는게 맞나 싶었던 부분들이

초반부터 정리가 되어가는 것 같아서 좋습니다.

서로의 연관성을 찾아나가는 과정 등 명확한 방법을 몰랐지만

어떻게 방향으로 진행을 하는 것이 좋다~ 이러한 방향을 정해주는 느낌!

 

그리고 아직은 질문할 정도의 내용들은 아니여서 천천히 공부해가면서

궁금한 점은 코치분들도 계셔서 질문을 드리면서 지식을 쌓아가야겠습니다.

 

이번 주차는 많이 바빴어서 정리를 못하고 수업을 들어서 포스팅이  빈약하지만

다음 주차부터는 정리를 잘해보도록 하겠습니다!

 

 

 

- 본 포스트의 학습 내용은 부스트클래스 <AI 엔지니어 기초 다지기 : 부스트캠프 AI Tech 준비과정> 강의 내용을 바탕으로 작성되었습니다