[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 17기] 6주차 회고

Hello World 👋
이번 주는 저번 주에 이어 머신러닝을 마무리하고, 딥러닝에 들어갔어요.
지금까지 배운 머신러닝 모델들을 활용해 실제 데이터에 적용해 보고, 성능을 평가하고 개선하는 미니 프로젝트도 함께 진행했어요.
무더위에 감기 몸살까지 겹쳐 몸은 고단했지만, 열심히 한 주의 기억을 떠올려볼게요!
 

📅 공부 기록

• 2025.08.03 - [머신러닝] - 3.2.12 [머신러닝] 차원 축소
• 2025.08.03 - [머신러닝] - 3.2.13 [머신러닝] 비지도 학습
• 2025.08.03 - [모델 검증 및 평가] - 3.2.14 [모델 검증 및 평가] 모델 검증 및 모델 성능 고도화
• 2025.08.03 - [딥러닝] - 3.2.15 [딥러닝] 개요
• 2025.08.03 - [딥러닝] - 3.2.16 [딥러닝] 인공신경망
• 2025.08.03 - [머신러닝] - 3.2.17 [머신러닝] etc

이번 주에는 PCA를 활용한 차원 축소와 군집화 같은 비지도 학습 모델도 배우며 머신러닝을 마무리했어요.
그리고 모델을 어떻게 검증하고 성능을 높이는지에 대해서도 체계적으로 공부할 수 있었답니다.
또, 딥러닝 파트에선 인공신경망의 구조와 퍼셉트론, 활성화 함수들을 배우며, 머신러닝과는 다른 신경망의 동작 원리를 흥미롭게 느꼈어요.
수학적인 내용은 쉽지 않았지만, 시각적인 설명 덕분에 조금씩 개념이 잡히는 느낌이었습니다.
 

📁 ML 미니 프로젝트 기록

지역별 날씨 데이터 기반 냉방 전력 사용량 예측

지역별 여름철 날씨 데이터(기온, 습도 등)와 전국 전력 사용량 데이터를 활용해 전력 사용량 추이 분석 및 여름철 전력 사용량 예측 모델을 구현했습니다.
https://github.com/Encore-SKN-17/ML_MINI_4TEAM

GitHub - Encore-SKN-17/ML_MINI_4TEAM

 
🔧 사용 모델
LinearRegression, RandomForest, XGBRegressor
 
모델들을 적용해봤지만, 예측 결과가 너무 좋지 않아서 당황했었어요.
평가지표가 음수(R² < 0)가 나오는 걸 보고, 단순히 모델을 쓰는 것만으로는 좋은 결과가 나오지 않는다는 걸 몸소 체험했죠.
이번 프로젝트는 모델보다는 데이터 전처리와 구조적 분석이 얼마나 중요한지를 배운 값진 경험이었습니다.
 

Keep (현재 만족하고 있는 부분, 계속 이어갔으면 하는 부분)

 
이번 주 가장 만족스러웠던 점은, 모델의 전체 사이클을 처음부터 끝까지 경험해 봤다는 것이에요.
데이터를 불러오고, 전처리하고, 학습시키고, 결과를 평가하는 과정을 반복하며, 점차 어떤 흐름으로 분석이 진행되어야 하는지 감이 잡히고 있어요.
또한 이전과는 달리 결과에 휘둘리기보단, 수치 이면의 의미를 해석하고 원인을 파악하려는 태도를 유지하려 한 점도 칭찬해주고 싶어요.
 

Problem (불편하게 느끼는 부분, 개선이 필요하다고 생각되는 부분)

 
하지만 감기 몸살로 컨디션이 좋지 않았던 한 주라, 수업 집중도가 이전보다 떨어졌던 순간들이 있었어요.
수식 중심 설명에서는 머리가 멍해질 때가 많았고, 모델의 개념은 이해했지만, 실제 코드로 구현하거나 설명하려면 말문이 막히는 경우가 종종 있었어요.
또한 데이터 전처리와 분석 설계에 대해 자신감이 아직 부족했고, 코드를 짜면서도 이게 최선인지 아닌지 계속 흔들렸어요.
 

Try (Problem에 대한 해결책, 실행 가능한 것)

 
우선, 몸 상태가 어떻든 하루에 최소 10~15분이라도 공부 내용을 메모하며 정리하는 습관을 들이려 해요.
수업 내용을 단순히 따라가기보단, 각 개념을 짧은 문장으로 요약해보며 내 언어로 재구성하는 훈련을 해볼 생각입니다.
또한 전처리 관련 내용을 따로 정리하면서, 같은 데이터셋을 여러 방식으로 다뤄보는 실습도 계획 중이에요.
딥러닝에 대해서는 강의 외에 블로그, 유튜브, 시각자료 중심 콘텐츠를 병행해 가면서 개념을 반복적으로 접할 예정입니다.
 
 
감기와 무더위, 그리고 헷갈리는 수많은 개념들 속에서도 한 발짝씩 나아간 한 주였어요.
이번 주는 그 어느 때보다도 실전에서 부딪히며 배우는 힘이 컸던 것 같습니다.
정확한 예측보다도, 틀린 예측의 이유를 고민하고 고치는 과정에서 얻는 인사이트가 훨씬 값지다는 걸 느꼈고요.
 
딥러닝의 세계는 아직 시작에 불과하지만, 기대 반 걱정 반 마음으로 준비하고 있어요.
다음 주에는 조금 더 가볍고 건강한 몸으로, 무거운 학습을 즐겁게 소화해보기를 바라며!
그럼, 또 다른 배움과 함께 돌아올게요🔥