[일일리포트] Day 05

해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수 없어, 핵심 이론과 코드 위주로 정리하고 있기에 내용이 부족할 수 있습니다. 

▶ Today I Learned (핵심 요약 정리)

금일 학습 내용인 Numpy와 Pandas에 관한 학습 내용은 추후에도 계속 사용하게 될 것 같아 별도로 포스트를 해도록 하겠습니다.

Numpy (정리)

Numpy 함수 정리

Pandas (정리)

Pandas 함수 정리

▶ Review (생각)

심화과제 후기

GradienDescent, BackPropagation, Maximum Likelihood Estimation

• 해당 심화과제는 강의에서 배웠던 이론들에 대한 복습과 동시에 이를 코드로 구현하는 문제였는데, 확실히 개념에 대한 이해가 완벽하지 않은 상태에서 구현을 하고자 하니 어려움이 많았다. 그리고 또한 코드를 구현함에 있어 필요한 numpy의 라이브러리에 대해서도 완벽히 배운 상태가 아니었기에 어려움이 있었던 것 같다. 하지만 그럼에도 익숙하지 않은 코드를 읽어보고, 개념을 다시 짚어가면서 이전에 배웠던 내용들을 복기하고, 식을 더 깊이 이해할 수 있게 된 것 같다. 솔직히 100% 다 이해했다고 할 수는 없지만, 이전보다는 더 이해했다고는 할 수 있을 것 같다. 심화과제에 관해 배운 내용의 경우 주말에 다시 코드를 직접 구현해보면서 정리해봐야겠다.

생각 정리

• Numpy와 Pandas의 메소드들은 데이터를 공부할 떄 많이 사용했던 함수들이었는데도 강의로 코드없이 듣게 되니까 또 새롭게 느껴졌다. 그리고 심지어는 기억나지 않는 것들도 꽤나 많았기에 별도로 함수를 정리해둘 필요가 있다는 생각이 들었다. 그래서 Numpy와 Pandas 강의에서 배운 메소드들은 주말에 더 확실히 정리해서 추후에도 볼 수 있도록 해야겠다는 생각을 했다.
• 그리고 심화과제를 진행함에 있어서 멘토링 시간과 피어세션을 더 잘 활용해야겠다는 생각을 했고, 주말 시간대도 효율적으로 써야할 필요가 있다는 생각을 했다. 지금 당장만해도 주말에 Numpy, Pandas함수를 더 정리해야 하고, 밀린 알고리즘 문제도 풀어보고, 심화과제도 해야하기 때문에 꽤나 바쁠 것 같다.