얼레벌레

1~2일차 4차 개인 미니프로젝트 3~4일차 4차 팀 미니프로젝트 "스팸문자분류" 프로젝트 전 주에 nlp(자연어처리)를 배우고 나서, 한 주간 미니 프로젝트로 스팸 문자를 분류하는 프로젝트를 진행했다. 스팸인지 아닌지 분류하는 문제였고, 텍스트 데이터를 vectorize 해서 학습시켜야 했다. 개별 & 팀 미니 프로젝트 1, 2일차는 혼자서 데이터 분석, 전처리, 모델링, 성능 분석의 과정을 거치며 문제를 해결했다. 나는 전처리로 크게 NaN 값 제거, label을 수치형으로 변환을 했고, train, test split 후 vectorization을 진행했다. (n-gram, sequence 둘 다 시도) 모델로는 GaussianNB, LSTM, Conv1D 를 사용했는데, NLP 에서 BERT 모델..

3주차 내용정리 8월 8일-9일: 데이터 전처리 9월 10일-12일: 데이터 분석 및 의미찾기 다른 블로그들 보면 교육 프로그램을 주차별로 정리하시던데, 난 주차별로 말고 1일치씩 정리해야지~! 라고 다짐을 했는데..ㅎ 한 3주차에 접어드니까 드는 생각은 시간이 너무너무너무 할애가 돼서 부담스럽다는 것이다;; (주객전도가 되어버림) 그래서 그냥 나도 주차별로 정리해야겠다 ㅋㅋ ML 프로세스 비즈니스에 대한 이해 데이터 자체에 대한 이해 => 8월 10-12일 데이터 전처리 => 8월 8-9일 모델링 학습과 평가 적용 데이터 전처리 중요한 Crispy-DM 표 x, y 분할 ( x를 feature, y를 target) feature engineering: 우리가 가지고있는 데이터, 도메인지식을 통해 현재 ..