[Data Scientist] Week9 회고록 (+랭체인톤, 추천 시스템)

✅ 새로 알게 된 개념이나 학습 내용🧠📘💡

https://jpocket.tistory.com/59

[LangchainThon] 랭체인톤 (Reddit 커뮤니티의 TIFU 데이터를 활용한 AI 상담사 챗봇)

 

 

 

 

📝 약간의 일상 공유☕🍀📷

매주 주말마다 힐링하러 나가는데, 이번에는 남산도서관을 다녀왔다.
버스를 타고 가는 길에 남산타워 전망이 눈에 들어왔고, 날씨도 유독 맑아 풍경이 더 예뻤다.
해치 그림이 그려진 01A 버스를 타면 남산도서관 바로 앞에 내려줘서 아주 편리하다.

5층 노트북실에서 공부했는데, 생각보다 사람이 많았지만 집중이 잘 됐다.
다만, 아쉬운 점도 있었다.
와이파이가 자주 끊겨서 불편했고, 공부를 마친 뒤 잠시 쉬고 싶어 소파나 빈백을 찾았지만

전부 책상용 의자뿐이라 결국 바로 집에 돌아왔다.

그래도 바로 앞 남산타워를 보며 기분이 좋아졌고, 탁 트인 경치 덕분에 짧지만 만족스러운 주말 힐링이었다.

 

 

 

 

📅 이번 위크는 어땠는지📅🌀📈

추천 시스템은 이론으로 들어갈수록 수학적인 개념이 많아져서 완전히 이해하기는 어려웠고, 집중도 잘 되지 않았다.

반면, 직접 프로젝트를 진행하면서 학습하니 과정 흐름에 있어서 이해가 잘 되었다.

또한 유튜브 영상 중심의 학습이나 추천 시스템의 사례, 배경 설명보다는
실습 위주의 구성으로 보완되면 더 좋을 것 같다는 아쉬움도 남는다.

 

 

 

🌟 잘한 점👏🌈🏅

Python과 TensorFlow 외에도, 여러 라이브러리 간의 버전 호환 문제로 인해
충돌 오류가 반복적으로 발생했고, 이를 해결하는 데 꽤 많은 시간이 걸렸다.

하지만 결국 모든 문제를 해결했고, AutoInt 모델과 AutoInt+ 모델을 모두 실행해 보며

그 과정에서 AutoInt 모델이 AutoInt+ 모델보다 성능이 더 좋게 나왔다는 결과도 확인할 수 있었다.

 

 

 

🔧 개선해야 할 점🛠️🧹🪞

프로젝트를 마무리하고 나니, 어떤 오류가 발생했는지, 어떻게 해결했는지를 따로 정리해 두었다면
다음 프로젝트를 진행할 때 큰 도움이 되었을 거란 생각이 들었다.

앞으로는 오류나 문제 상황이 생기면 블로그나 노션 등에 자주 기록해 두어야겠다고 다짐했다.

 

 

 

🎯 앞으로의 목표🎯🚀📍

1. 기업 프로젝트 열심히 참여하기

2. 오류 상황 자주 기록하기