찌질하게 리뷰하는 남자

저번 글에서 제가 참여한 캐글 대회의 전반적인 내용에 대해 다뤘습니다. Google Brain이 발전된 형태의 기계식 산소 호흡기를 개발하기 위해 의료 데이터 예측 모델을 평가하는 대회라고 소개하고 마지막에 학습 데이터의 Feature들을 간략하게 이야기했었습니다. 피쳐들 id - globally-unique time step identifier across an entire file breath_id - globally-unique time step for breaths R - lung attribute indicating how restricted the airway is (in cmH2O/L/S). Physically, this is the change in pressure per change in..

서론 'Ventilator Pressure Prediction'은 2021년 11월 3일에 끝난 대회다. 새삼스레 왜 12월 하순이 되어서 이 글을 쓰게 되었냐면 12월 17일까지 빡빡하게 들어차 있던 K-Digital Train 교육 과정이 나를 괴롭히고 있었기 때문이다. 매일매일 하루 12시간 가까운 시간을 빼앗고 내 기력까지 앗아가는 바람에 지금 쓸 수 있게 되었다. 한 번은 당시 정신없이 해치웠던 작업들을 정리하는 시간이 필요했다. 이 대회는 제목에서 볼 수 있듯 Google Brain에서 주최했고, 산소호흡기의 압력을 예측하는 대회다. Google Brain은 우리가 알고 있는 '구글'의 딥 러닝 인공지능 연구팀이다. 산소호흡기까지 연구하는 것을 보면 상상 이상으로 다방면의 연구를 진행하는 연구..

지난 한 달은 눈앞에 닥친 일들을 수습하는데 급급한 나머지 블로그 포스팅에는 전혀 신경 쓰지 못했습니다. 지난 한 달 동안 난생처음 보는 이론들, 모델들, 데이터들을 소화시키느라 아주 죽을 맛이었습니다. 이번에 졸업 논문을 쓰면서 난생처음 논문을 보고 쓰는 기회를 가졌었는데, 이번 파이널 프로젝트(캐글 대회) 덕분에 수십 편의 논문을 읽게 되는 계기가 되었습니다.(사실 수십 편은 아니고 10편 정도 읽었습니다.) 파이널 프로젝트를 하면서 AI라는 분야가 굉장히 급변하고 있고 전문적인 분야라고 절실히 느꼈습니다. 학부 전공 공부를 하면서 논문 볼 기회가 전혀 없었는데(디자인 계열이라 논문보다는 잡지나 핀터레스트를 많이 봄) 대회 하나 준비하면서 세계 곳곳의 석학들이 집필한 최신(?) 논문으로 정보를 접해야..

블로그 업로드를 자주 하려고 했건만 또 할 일에 휩쓸리는 바람에 블로그에 들리지 못했습니다. KDT 과정상 저번 주 내내 Kaggle Project에 참여하게 됐습니다. 이 프로젝트는 우리가 이번에 배운 머신러닝을 실질적으로 사용해 유의미한 결과를 만드는 것이었습니다. 어제서야 드디어 제출하고 대충 마무리를 했는데요. 아이언맨이 '걸음마 떼기 전에 뛰어야 하는 법이야'라는 말을 했듯 아는 것 없이 하나하나 찾아가며 프로젝트를 해보니 참 많이 배웠습니다. 프로젝트를 직접해보니 선생님이 모델의 원리보다 중요한 게 회귀와 분류의 구분, 그리고 평가지표라고 하신 말씀을 이해하게 되었습니다. 분류, 회귀 그리고 평가지표 등만 알아두면 찾아가면서 프로젝트를 진행하는 게 가능했습니다. 그리고 프로젝트 마무리 후 원리..