36-37일차. 단위 프로젝트(데이터 분석과 머신러닝, 딥러닝)

 

36일 차 회고.

 

 각자 데이터 모델을 만들어오고 제일 정확도가 높게 나온 사람의 모델을 쓰기로 했다. 나는 80.9의 정확도를 가지는 모델을 생성했지만 다른 팀원이 81점이 넘는 정확도를 가진 모델을 만들어서 그 모델을 쓰기로 했다. 그 뒤로 페이지를 구현하고 README를 작성했다. 다른 팀원 분이 딥러닝 모델을 완성하셔서 그에 대한 페이지 개발도 했는데 문제가 생겨서 늦게까지 남아서 작업을 하다가 내일 다시 해보기로 했다.

 

 

 

37일 차 회고.

 

 어제부터 해결이 되지 않았던 딥러닝 부분을 해결했다. OneHotEncoding으로 feature 개수를 맞추는 것이 문제였는데 그럴 필요 없이 Label Encoding으로 바꾸어 feature 개수를 애초에 변하지 않도록 하였다. 이를 통해서 무사히 프로젝트를 완료하였다. 미리 README를 작성해서 다행이었고, 이번에 내가 만든 모델이 채택되지는 않았지만 많은 것을 배울 수 있어서 좋았다. 이제 단위 프로젝트도 끝나서 이번 주에 있을 SQLD 시험공부에 시간을 더 쏟을 수 있게 되었다.

 

 

단위 프로젝트 회고