자기 개발 기록 (2023년2월)
자기 개발 기록 (2023년 2월)
목적
자기 개발 기록을 통해 성과, 반성, 배울 점을 얻고 성장할 수 있도록 합니다.
1주차 2023년 1월 31일
스터디(카페), Supervised Learning with scikit-learn, 머신러닝 워크플로우, 깃허브 블로그 업로드 자동화
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- 스터디
- 취업 준비를 위한 이력서, 면접, 공부를 위한 스터디를 당근에서 같이 스터디 할 사람을 구해서 카페에서 공부를 했습니다.
- Supervised Learning with scikit-learn
- 데이터캠프 - Machine Learning Scientist with Python
- 1년동안 잊어버려 다시 공부하면서 공부 흐름을 찾는 데 쉽지 않았습니다. 특히 영어…
- Clustering for Dataset Exploration
- Visualization with Hierarchical Clustering and t-SNE
- Decorrelating Your Data and Dimension Reduction
- Discovering Interpretable Feature
- 머신러닝 워크플로우(블로그포스팅)
- 자연어처리입문
- 깃허브 블로그 업로드 자동화
- 기존에 해놓은 자동화는 본체에서 했었는데 노트북으로 전체 과정을 옮기면서 노트북에서 ipynb을 블로그에 포스팅 할 수 있도록 해놓았습니다.
2주차 2023년 2월 6일
이력 신청 가능 회사, 서포트 벡터 머신, 머신러닝 엔지니어 자격요건, 내적연산, 유클리드 공간, Unsupervised Learning in Python
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- 이력 신청 가능 회사에 대해 공부를 하면서 요즘 어떤 회사들이 있고 어떤 아이템들이 존재하고 위치는 어디쪽에 모여있는 등의 회사 정보들을 얻었습니다.(블로그포스팅)
- RIDI, 에이아이스페라, 데이터비, 애크미랩, 이노룰스, 한국해양기상기술, 코난테크놀로지
- 서포트 벡터 머신(블로그포스팅)
- 머신러닝 엔지니어 자격요건
- 채용공고를 보면서 어떤 자격을 요구하는지 정리했습니다.
- 내적연산(블로그포스팅)
- 유클리드공간(블로그포스팅)
- Unsupervised Learning with python
- 데이터캠프 - Machine Learning Scientist with Python
- Classification
- Regression
- Fine-Tuning Your Model
- Preprocessing and Pipelines
3주차 2023년 2월 13일
이력 신청 가능 회사, 로지스틱회귀, 결정경계, 선형분류, 손실함수, Linear Classifier in Python
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- 이력 신청 가능 회사에 대해 공부를 하면서 요즘 어떤 회사들이 있고 어떤 아이템들이 존재하고 위치는 어디쪽에 모여있는 등의 회사 정보들을 얻었습니다.(블로그포스팅)
- 비즈데이터, 인사이저, 아크릴, 노리스페이스, 마키나락스
- 로지스틱회귀(블로그포스팅)
- 결정경계(블로그포스팅)
- 선형분류(블로그포스팅)
- 손실함수(블로그포스팅)
- Linear Classifier in Python
- 데이터캠프
- Machine Learning Scientist with Python
- Applying logistic regression and SVM
- Loss functions
- Logistic regression
- Support Vector Machines
4주차 2023년 2월 20일
이력 신청 가능 회사, 비지도학습, 지도학습, 의사결정트리, Machine Learning with Tree-Based Models in Python
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- 이력 신청 가능 회사에 대해 공부를 하면서 요즘 어떤 회사들이 있고 어떤 아이템들이 존재하고 위치는 어디쪽에 모여있는 등의 회사 정보들을 얻었습니다. (블로그포스팅)
- 액션파워, 엔텔스, 웨인힐스벤처스
- 비지도학습(블로그포스팅)
- 의사결정트리(블로그포스팅)
- Machine Learning with Tree-Based Models in Python
- 데이터캠프 - Machine Learning Scientist with Python
- Classification and Regression Trees
- The Bias-Variance Treadeoff
- Bagging and Random Forests
- Boosting
- Model Tuning