이번주는 특강이라 자세한 내용은 담지 못하며 대략적으로 정리했다.
kaggle
궁금했던 것은 과연 kaggle 경험이 현업에 도움될까 였다.
답변은 그렇다 라고 해주셨다.
어떤 대회의 주제가 추천 알고리즘 개발이었는데 이를 그대로 활용하여 현업에 적용했더니 성능이 좋게 나왔다고 말씀해주셨다.
나는 캐글이 어느정도 현업에서 모델링을 하는데 도움은 될 수 있다고 생각하지만 최상위권의 점수를 얻기 위해 사용하는 스킬들이 과연 현업에 도움이 될까 에 대해 의문이 있었다.
이에 대해 정확히 답변은 듣지 못했지만 어느정도 상관관계는 있는 것 같다.
또한 캐글을 많이하니까 현업에서 모델링을 하는게 너무 쉽다고 하셨다.
Full stack ML engineer
연사자님은 machine learning 모델을 개발하면서 FE + BE까지 한다고 하셨다.
솔직히 대단하지만 나로서는 그렇게 흥미가 가진 않았다.
ML, FE, BE 각각의 영역 중 하나만 잘하기 쉽지 않다.
나는 ML 중 deep learning 모델링을 중점으로 하고 싶다.
하나의 분야에 특화된 사람이 되고 싶고 여러가지를 얕게 하고 싶지 않다.
BOJ
수열
무쟈게 쉬운 문제이다.
k가 주어지지 않고 모든 경우에 대해 큰 값을 한다면 연속합 문제와 동일할 것이다.