이제 서론은 없이 바로 가보겠습니다🤠 5차 미니프로젝트는 10/23~10/27까지 5일간 진행됐습니다. 처음 1, 2일차에는 5차 미프 얼마뒤인 AICE associate 시험을 대비해서 개인별로 샘픔 문제를 푸는 시간을 가졌습니다! 그리고나서는 팀원들과 코드를 공유하는 시간을 가졌는데 자잘한 함수 사용부터 배울 점이 너무너무너무 많았어요...! 이때 팀원들과 공유하면서 내가 속도가 너무 느리구나 실제 AICE 시험 환경에서는 이렇게 하드코딩으로 진행하면 안 되겠다 하는 깨달음을 얻었고, 이 시간이 아니었다면 자격증도 못 땄을 거 같습니다... 그만큼 알찬 시간이었어요! 3, 4일차에는 스마트폰 센서 데이터를 활용해서 모션 분류를 진행했습니다! column이 엄-청 많은 데이터에서 중요도를 파악해서 사용..

안녕하세요 다른 9반 기자단들은 모두 잡페어 후기를 올리는 와중에... 시간을 달리는 블로그 주인장입니다... 그치만 중요한 것은 미니프로젝트를 기억하겠다는 마음가짐 아니겠어요...? 블로그 폭주기관차 출발합니다. 4번째 미니 프로젝트는 무려 10/12~10/20까지 7일동안 진행됐습니다. 이틀간 진행된 첫번째 주제는 "서울시 공공 데이터 기반 서울시 생활인구 예측"였고 7일간 이어진 프로젝트인데다가 1, 2일차와 3~7일차가 다른 데이터로 진행되고, 마지막 날에는 팀별 Kaggle까지 진행됐답니다〰️ 진짜진짜 알차게 진행된 미프였어요!! 첫번째 데이터는 칼럼 중에 시계열 데이터가 있어서 전처리하면서 고려할게 좀 더 많았지만... 이틀 동안 다양한 모델링 성능 비교까지 하는 게 목표였기 때문에!! 전처리..

안녕하세요 점점 허언증이 심해지는 주인장입니다.... 에이블스쿨이 후반으로 달려가면서 자소서도 쓰고 취업 컨설팅도 받고 빅프 개발도 시작하고... 써야 할 이야기가 많지만 쓰다만 이야기가 있으니 일단 9월로 돌아가보겠습니다...^^ 9/21~9/25에는 3차 미니 프로젝트가 진행됐습니다. '저시력자를 위한 화폐탐지'를 주제로 진행되었고, 기간이 4일로 길어진만큼 다뤄야 하는 데이터와 주제가 쉽지 않았습니다! 우선 YOLO 모델을 사용했고 이미 라벨링 된 데이터가 기본으로 주어졌지만 대부분의 에이블러들이 추가로 데이터를 추가하거나 데이터 증강 과정을 거쳐서 여러 컨디션에서 모델링을 진행해 주셨습니다. YOLO를 이용한 미니 프로젝트는 처음이었는데 생각보다 라벨 파일 경로 설정이나 데이터 생성 과정에서 자잘..

입교 시험을 보던 게 어제같은데 벌써 다음기수 분들을 모집한다니... 이번 년도는 유독 시간이 더 빠른 것 같습니다.🤠 혹시 에이블스쿨이 뭔지 모르신다면! AIVLE School(에이블스쿨)은 KT의 ‘AI 인재 양성 경험과 노하우’를 내부에서 외부로 확장하여, 고용노동부 K-Digital Training과 함께 대한민국 청년들을 ‘기업 실무형 AI/DX인재’로 양성하고, 일자리 창출에 기여하는 교육 프로그램 입니다. AI와 Data Science, 컨설팅에 관심이 있는 취준생이시라면 놓치지 마시길 바랍니다!! 우선 지원하기 전에 지원자격부터 확인해야겠죠? 4기와는 조금 달라진 5기의 지원자격/우대사항입니다! 모집 기간은 11.27~12.18 까지로 3주간 서류지원을 받고 있습니다~ 생각보다 매우 간단하..

우선… 난 내가 진짜 시험 엄청 잘 볼 줄 알았다ㅎ 근데 그냥 애송이였음을… 깨달았다는 내용! 혹시 정보를 찾아 구글링으로 들어오신 분들을 위해... 프로그래머스 사이트 강의 카테고리에 올라와있는 PCCP 모의고사와 유사한 난이도였음. 제출전 볼 수 있는 테스트 케이스가 무난한 걸로만 주어지기 때문에 기본적인 알고리즘 연습이 끝났다면 효율성에 필요한 알고리즘을 좀 더 보고 오는 게 나을듯! 문제 자체는 시간복잡도 고려 안 하면 기본적인 dfs, 그리디로도 풀리는 정도의 비슷한 알고리즘의 문제들이 많았음. PCCP 시험은 알고리즘 스터디원분이 알려주셔서 존재를 알고 있었는데, 얼마 지나지 않아서 우리 학교 sw 경진대회를 PCCP로 진행해서 응시하게 되었다. PCCE로 예선 치르고 PCCP로 본선을 진행했..

9/11-13 3일의 기간 동안 2차 미니 프로젝트가 진행 됐습니다! 을 주제로 3일간 진행되었는데요, 주제에서 예상할 수 있듯이 회귀 모델을 이용해서 대기 시간을 예측해 보는 게 결론이 되는 프로젝트였답니다! 다뤄야 할 데이터가 많았지만, 그래도 두 번째 미니 프로젝트라고 9반 에이블러분들이 다들 능숙하게 결과물을 만들어내셨어요! 처음으로 머신 러닝을 사용한 미니 프로젝트였는데요, 사용하고 싶은 모델을 골라서 직접 튜닝한 데이터로 학습시키고 또 각자 선택한 평가지표로 평가까지 자율적으로 진행했습니다. 시작에는 같은 파일을 가지고, 비슷한 전처리 과정을 거쳐서 같은 모델을 사용했는데도! 성능 차이가 나는 것이 너무 신기하기도 하고, 전처리와 모델 파라미터를 손보면서 정확도를 높이는 과정이 재밌었던 프로젝..