SK네트웍스 Family AI 캠프 30기 6주차 회고

📅 데일리 학습

• 5월 06일 (수)

[26일차] 머신러닝 실습

 

연휴가 지나고 다시 공부 흐름을 잡으려니까 생각보다 훨씬 힘들었다. 특히 하루 종일 실습 위주로 진행되다 보니, 이전에 복습했던 부분은 그래도 손이 어느 정도 따라갔는데 복습하지 못했던 내용은 바로 막히는 느낌이 강했다.

이번 실습에서는 단순히 “코드를 따라 친다”보다도 흐름을 이해하고 있는지가 훨씬 중요하다는 걸 느꼈다. 같은 모델을 다뤄도 전처리 과정이나 데이터 흐름이 익숙하지 않으면 바로 헤매게 됐다. 결국 머신러닝은 개념을 한 번 듣는 걸로 끝나는 게 아니라 반복해서 직접 다뤄보는 과정이 정말 중요하다는 걸 체감했다.

특히 수업 속도가 점점 빨라지다 보니 복습이 밀리면 다음 내용을 이해하기 더 어려워진다는 것도 느꼈다. 이제는 “나중에 복습해야지”가 아니라 그날 바로 정리하는 습관이 필요할 것 같다.

• 5월 07일 (목)

[27일차] 머신러닝 - 차원 축소 & 군집화

 

데이터는 많을수록 무조건 좋은 줄 알았는데, 오히려 변수(특성)가 너무 많으면 모델 성능이 떨어질 수도 있다는 점이 인상적이었다. 차원 축소는 단순히 데이터를 줄이는 개념이 아니라, 중요한 특징은 유지하면서 불필요한 정보를 줄여 모델의 효율성과 일반화 성능을 높이는 과정이라는 걸 배웠다.

특히 PCA 같은 기법이 왜 필요한지 조금 이해가 됐다. 변수 개수가 많아질수록 연산 비용도 커지고, 과적합 가능성도 높아질 수 있다는 부분이 꽤 흥미로웠다.

그리고 비지도 학습의 대표적인 방법인 군집화도 배웠다. 정답(label) 없이 데이터의 유사한 패턴끼리 묶는 방식이라는 점이 신기했다. 처음에는 “답이 없는데 어떻게 분류하지?”라는 생각이 들었는데, 거리 기반으로 비슷한 데이터들을 그룹화한다는 개념을 보면서 머신러닝이 생각보다 훨씬 다양한 방식으로 동작한다는 걸 느꼈다.

• 5월 08일 (금)

[28일차] 딥러닝

 

머신러닝 과정이 끝나고 본격적으로 딥러닝을 배우기 시작했다. 막연하게 “AI 기술” 정도로만 생각했는데, 실제로는 수학 개념과 연결되는 부분이 굉장히 많아서 조금 당황했다.

특히 신경망 구조나 활성화 함수 같은 개념을 들으면서 단순히 코드만 이해해서는 안 되고, 내부적으로 어떤 계산이 일어나는지도 같이 이해해야 한다는 걸 느꼈다. 아직은 한 번 듣고 바로 이해되는 수준은 아니지만, 반복해서 보다 보면 조금씩 익숙해질 것 같다는 생각이 든다.

수학에 대한 부담감이 없는 건 아니지만, 오히려 그래서 더 기초를 놓치면 안 되겠다는 생각도 들었다. 딥러닝은 결국 기초 개념을 얼마나 제대로 이해하고 있는지가 중요하다는 걸 느낀 하루였다.

📊 주간 회고

이번 주는 머신러닝 실습부터 차원 축소, 군집화, 그리고 딥러닝 입문까지 이어지면서 확실히 난이도가 올라갔다는 걸 체감한 한 주였다.

특히 실습 수업에서는 복습 여부에 따라 이해도가 정말 크게 차이 난다는 걸 느꼈다. 이전에는 “일단 수업 듣고 나중에 정리하자”라는 생각이 있었는데, 이제는 하루만 밀려도 흐름을 놓치기 시작했다. 결국 꾸준히 반복해서 보는 습관이 가장 중요하다는 걸 다시 느꼈다.

또 이번 주부터는 단순히 모델을 사용하는 수준이 아니라, 왜 이런 기법이 필요한지에 대한 이유를 조금씩 이해하게 된 것 같다. 차원 축소가 왜 필요한지, 군집화는 어떤 방식으로 데이터를 나누는지 등을 배우면서 머신러닝의 전체적인 그림이 조금씩 연결되기 시작했다.

딥러닝은 아직 어렵고 낯선 개념이 많지만, 처음부터 완벽하게 이해하려 하기보다는 반복하면서 익숙해지는 과정이 더 중요하다는 생각이 들었다. 조급하게 따라가기보다 기초를 놓치지 않는 방향으로 공부해야겠다.

 

복습이 밀리는 순간 이해도도 같이 밀린다는 걸 가장 크게 느낀 한 주였다.

🔍 KPT 회고

Keep (유지할 점)

• 실습하면서 막혔던 부분을 그냥 넘기지 않고 다시 찾아보려고 한 점
• 어려운 개념이어도 흐름 자체는 이해하려고 계속 집중한 점
• 수업 내용을 단순 암기가 아니라 “왜 필요한지” 연결해서 보려고 한 점

Problem (보완할 점)

• 연휴 이후 공부 루틴이 무너지면서 집중력이 많이 떨어졌다.
• 복습이 밀리다 보니 실습에서 바로 적용이 안 되는 부분이 많았다.

= 딥러닝 수업에서 수학 개념이 나오기 시작하니 부담감이 커졌다.

Try (시도할 점)

• 당일 배운 내용은 짧게라도 바로 정리하기
• 실습 코드를 단순 복붙하지 말고 흐름을 직접 다시 작성해보기
• 딥러닝 기초 수학 개념을 따로 정리하면서 부족한 부분 보완하기