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변수 선택 방법론변수 선택 방법론은. 모델링이 앞서, 우리가 독립 변수를 설명하기 위한 주요한 변수를 고르는 과정이다.흥미를 불러오는 비유로 시작해보자, 우리는 햄버거를 먹다보면 최적의 메뉴 조합을 떠올릴 수 있다.가장 맛있는 햄버거를 먹기 위해, 양상추, 치즈, 패티, 토마토 등 다양한 재료를 조합하여 먹게된다.그러나 너무 많은 속재료는 조화롭지 못하며, 네 맛도 내 맛도 아닌 굉장한 음식이 나온다.게다가 햄버거가 너무 커져 턱도 아프다. 이는 모델을 개발하는 과정과 유사하다.우리가 설명하고자 하는 변수를 기준으로 다른 변수들과의 관계를 고려하게 되는데 우리는 그 변수들을 선택해야만 한다. 당연히 모든 설명 변수를 기반으로 모델을 만들어 알고리즘으로 개발할 수 있다.그러나, 컴퓨팅 리소스 측면과 모델의..

그들이 결과를 성취할 시점은 나와 다를 수밖에 없다. 아직 완성되지 않는 나의 모습이 불안정하게 느껴져만간다.주변 지인들이 잘되는 것을 부러워할 수 있지.그러나, 조급해할 필요가 없다 이말이야. 25살 동갑에서 자리 잡은 애들은 당연히 그만큼 시간을 보낸 것.군대도 다녀왔겠다. 재수도 안했어. 그냥 비슷해! 오히려 맘 편히 먹자면 먹을 수 있다.일을 빠르게 한다면 26살에 시작할 것이고 대학원을 진학하면 28살에 시작하는 것이다. 내가 28..? 어우 무섭다.

ML 모델링을 하다보면 정말 시간이 오래걸리는 것을 알 수 있다.겨우 구현했음에도 성능이 미미하거나 개선의 여지가 많이 있기에하나의 ML 알고리즘을 구현 및 개발하는 과정은 피로감이 상당하다. 본 문제점에서 인지한 고민은 다음과 같다.리소스(시간,물적 자원)은 제한되어 있고, 모델을 개발하고 평가하며 비교하게 되면 정말 할일이 많아질텐데 어쩌면 좋을까? 이 과정을 절약할 순 없는지 그리고 이 과정은 AI한테 대체될 수 있지 않은지?이런 고충이 있는 것을 동료에게 어떻게 알릴 것인지... 이에 대한 나만의 해답을 내리고자 해결 방법과 한계를 작성해보겠다.해결방법1. Auto ML AutoML(Automated Machine Learning)은 머신러닝 모델 개발의 복잡하고 반복적인 과정을 자동화하는 것. ..

* 해당 글은 학습용으로 부정확한 내용이 있을 수 있습니다.- 관련 글과 정보를 링크를 통해 총 정리 및 아카이빙을 진행할 예정입니다.- 지속적인 갱신이 진행되오며, 글의 세부목차만 제시됩니다. 상세 내용은 링크를 참고해주세요.- 지식의 축적과 이해한 내용을 기록함으로서 데이터 사이언티스트로서 전문성을 갖추고자 합니다. (응원 부탁!)기계학습(ML Pipeline) 개발 프로세스 0. 문제 정의 및 기획우리가 풀고자한 문제는 무엇인가? (문제를 바라보는 방법)어떤 방식으로 문제를 해결할 것인가? (문제 해결 방법 선택)현실적인 어려움과 한계는 어디까지인가? (알고리즘 구현 및 개발의 어려움)리소스(시간, 물적 자원)는 제한되어 있고, 모델링을 구현하는데는 시간이 필요한 상황에 다양한 모델을 검증하고 구현..