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Day 1: 설레는 시작

오늘부터 머신러닝 공부를 시작했다. 사실 시작하기 전에는 굉장히 어려울 것 같아서 걱정이 많았다. 구글 코랩(Colab)이라는 것을 알게 되었는데, 클라우드에서 바로 파이썬 코드를 실행할 수 있다니 너무 편리했다! 설치나 환경 설정 없이 바로 시작할 수 있어서 정말 다행이었다. 게다가 GPU까지 무료로 사용할 수 있다니, 이런 좋은 세상이 있다니!

Day 2: 데이터 전처리의 세계

오늘은 데이터 전처리라는 것을 배웠다. 처음에는 '그냥 모델에 데이터를 넣으면 되는 거 아닌가?' 라고 생각했는데, 큰 오산이었다. 결측치도 처리해야 하고, 이상치도 제거해야 하고, 심지어 스케일링이라는 것도 해야 한다고 한다. 코랩에서 바로바로 결과를 확인할 수 있어서 시행착오를 겪는 것도 재미있었다. 구글 드라이브와 연동해서 데이터를 저장하니까 작업하기도 훨씬 수월했다.

Day 3: 첫 번째 프로젝트 도전

보스턴 집값 예측이라는 유명한 데이터셋으로 첫 프로젝트를 시작했다. 선형 회귀라는 것을 배웠는데, 고등학교 때 배운 그 직선 그리기가 이렇게 쓰일 줄이야! 코랩에서 제공하는 샘플 노트북들을 참고하면서 많이 배웠다. 다른 사람들의 코드를 보고 배우기가 정말 좋았다.

Day 4: 시행착오의 연속

오늘은 좌절의 연속이었다. 타이타닉 생존자 예측 문제에 도전했는데, 데이터에 빈칸(Null)이 너무 많았다. 코랩이 실행 중에 끊어져서 당황했지만, 코드를 자주 저장하는 습관을 들이니까 큰 문제는 없었다. 구글링과 스택오버플로우의 도움을 받아가며 겨우겨우 해결했다.

Day 5: 앙상블의 마법

앙상블 학습이라는 신기한 기법을 배웠다. 여러 개의 모델을 합쳐서 더 좋은 성능을 내는 방법이다. 특히 코랩의 GPU를 사용하니까 랜덤 포레스트 같은 무거운 모델도 훨씬 빨리 학습할 수 있었다. 내 타이타닭 모델의 정확도가 확 올라갔을 때의 그 기분이란!

Day 6: 딥러닝의 세계

텐서플로우와 케라스를 사용해보았다. 코랩에 이미 다 설치되어 있어서 정말 편했다. 딥러닝의 세계는 또 다른 차원이었다. 신경망이라는 개념이 처음에는 너무 어려웠지만, 이것저것 실험해보면서 조금씩 이해가 되기 시작했다. GPU가 없었다면 이렇게 빨리 실험해보지 못했을 텐데!

Day 7: 일주일을 돌아보며

벌써 일주일이 지났다. 코랩 덕분에 환경 설정에 시간을 쓰지 않고 바로 본질적인 공부에 집중할 수 있어서 좋았다. 노트북을 깔끔하게 정리하고 공유할 수도 있어서 나중에 복습하기도 좋을 것 같다. 아직도 모르는 게 산더미지만, 적어도 머신러닝이 무엇인지, 어떻게 접근해야 하는지는 알게 된 것 같다.

 

 

이제 시작이지만, 한 걸음 한 걸음 꾸준히 나아가다 보면 어느새 목표에 도달해 있지 않을까? 클라우드 환경이 이렇게 편할 줄 몰랐다. 다음 주도 파이팅! 💪