[주간] 2023년 5주차 회고

2023년 5주차

 CLI에 익숙해지자

  나는.. CLI가 아직 불편하다.. 머신러닝이든 딥러닝이든 자동화된 실험, 편한 실험을 위해서는 조금 시간이 걸리더라도 py file로 구조를 짜는 게 좋다고 강사님들이 항상 말씀하셨었지만 시간도 많이 걸리고 해서 매번 주피터로 돌아갔던 기억이 난다. 각 셀마다 결과를 바로 볼 수 있는 주피터의 단점은 실험 기록을 추적하기가 어려운 것인데, 나는 급기야 하나의 실험을 할 때마다 ipynb 파일을 복제해서 원하는 파라미터를 적용한 뒤에 모델을 돌렸다. (좋은 장비를 지원해 주셨던 이어드림스쿨에게 다시 한번 감사합니다..^_^) 

 하지만 회사는 혼자 실험을 하는 것도 아닌데다가 효율적으로 일해야 하는 곳이기 때문에 CLI에 익숙해져야 하는 것은 옵션이 아닌 필수가 되었다. 나는 일을 (잘?) 하는 대가로 돈을 받는 직장인이니까.. 비록 리눅스 명령어도 아직 안 익숙해서 뭐 하나 하려면 구글링 해야 하는 초보지만 하다 보면 나아지겠지 하는 심정으로 해보려고 한다. 작년에 가장 많이 했던 말이 '어쩌겠어, 해야지..'였는데 올해도 비슷한 양상이 되지 않을까 싶다. 

 비슷한 맥락으로. 업무를 위해서 MLops 강의 패키지 중 도커에 관한 내용을 수강하고 있다. 이어드림스쿨 MLops 강의 주간에는 너무 어렵고 재미도 없어서 포기했던 내용인데 지금 다시 들으니까 묘하게 재밌다. 왜지..? 어디에 써야 할지 어렴풋이나마 알고 있어서 그런가..? 

 일주일에 스터디 2개 참여하기

 하나는 주중 알고리즘 공부를 위한 코딩 테스트 대비 스터디(라고 쓰고 근황 공유 스터디라고 읽는다), 하나는 주말에 datacamp 수업을 듣고 맡은 사람이 발표하는 방식의 스터디였다. 심지어 후자는 이러저러한 사정으로 세 챕터나 (보통은 두 챕터 정도 한다) 발표를 해야 했기 때문에 준비가 꽤나 필요한 주였다. one sample proportion test, chi square test 등 통계 관련한 내용이 한 챕터, scikit-learn 기초에 대한 머신러닝 관련이 두 챕터였기 때문에 후반부는 꽤 수월했다. 데이터캠프 수업은 알고 있는 것을 다시 복습하는 의미도 있지만 종종 처음 보는 개념도 나오기 때문에 매주 수업 내용에 긴장을 놓칠 수 없다. 이번 주에는 pipeline 메소드가 초면이었다. 이건 이번 주 안에 포스팅해야지.. 꼭. 

 지난 주 일정 관리 키워드로 언급했던 알고리즘 스터디는 스터디원분들의 양해로, 내가 무사히 참여할 수 있는 시간에 진행되었다. 문제 풀이에 대한 얘기도 하기는 했지만 다니는 회사에 대한 근황, 혹은 요새 관심 있는 분야에 대한 얘기, 참여하고 있는 스터디, 이어드림스쿨 동기분께서 1등(!) 하신 대회 이야기 등등 코테 준비 말고 흥미로운 이야기가 더 많았다. NLP 트랙을 선택한 사람이 2명이나 있기 때문에 더 다양한 주제로 얘기를 나눌 수 있어서 더 재밌었다. 주 5일 혹은 그 이상 꼬박꼬박 만나다가 교육과정이 끝나고 나니 시간을 맞춰야 이렇게 얘기할 수 있다는 게 진짜 졸업 비슷한 것 같다는 느낌을 준다.