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KPT 회고

• Keep (좋았던 점, 유지했으면 하는 부분)
  1. CNN 모델을 직접 학습시키면서 구조를 이해할 수 있던 점
  2. DB설계와 API설계를 제대로 작성한 것
  3. 세부목표와 진행일정을 구체적으로 정해서 최종목표까지 단계별로 진행할 수 있던 점
  4. 머신러닝 강의를 들으면서 팀리뷰를 진행한 부분
  5. 모르는 부분이 있으면 팀원들과 같이 공유하고 해결해나간 점
• Problem (아쉬웠던점, 진행하면서 겪은 문제점)
  1. 모델 학습에 있어서 이해도가 부족했거나 미세조정을 제대로 하지 못한 것
  2. 블루프린트, POSTMAN을 사용해보지 못한 것
  3. javascript 작성할때 jquery를 많이 사용함
  4. 핵심기능에 중점을 많이둬서 추가기능은 많이 구현하지 못했다.
• Try (다음 프로젝트를 위해 해야할 노력)
  1. Flask 블루프린트, POSTMAN을 사용해서 개발해볼 것
  2. 순수 javascript 언어로 frontend 기능 구현하기
  3. 데이터 전처리를 통한 모델 성능 향상시키기
• Feel (느낀 점)
  • 김동우
    • 좋았던 점
    • : 팀들과 기획회의를 하면서 프로젝트를 정의하고 만들어가면서 보람을 느낄 수 있었다. 그리고 저번 프로젝트에서 겪었던 목표설정이 미흡했던 부분도 이번 프로젝트에서는 사전에 구체적인 목표를 세우고 진행상황을 잘 체크하여 해결할 수 있었다. 또한 CNN 모델에 대해서 팀원들과 같이 리뷰를 통해 구조를 이해하고 특징들을 파악하는 시간이 재밌었다.
    • 아쉬웠던 점
    • : CNN 모델을 미세조정 하는데 있어서 유의미한 효과를 내지 못했다. 초기 학습 정확도가 0.65정도였다면 최고 정확도는 0.68 정도로 5% 차이를 보였지만 반대로 train set에 과적합 되는 현상이 발생했는데 이를 동시에 해결하지 못했다. 미세조정과 머신 러닝 모델링하는데 있어서 부족함을 많이 느꼈고 앞으로 기회가 있다면 이 부분을 중점적으로 개선 시키고 싶다.
  • 김진수
    • 좋았던 점
    • CNN학습모델 적용을 통해 흐름에 대해 조금 더 이해도가 증가하여서 좋았던 거 같습니다. 팀원들과 CNN학습모델 시키는 과정을 통해서 각 학습모델의 장단점을 알게 되었습니다.
    • 아쉬웠던 점
    • 제가 아직은 제 생각처럼 구현 해낼 수 있는 부분이 많지 않아서 다음번에는 확실하게 한가지기능이라도 구현 해내는 걸 목표로 삼고 있습니다.
  • 이윤지
    • 좋았던 점
    • 처음 계획한 대로 잘 구현되었고 DB설계와 API 설계를 왜 잘 계획 해야 하는지 다시금 알 수 있었던 시간이었다.
    • 아쉬웠던 점
    • 모델 학습에 대해 이해도가 부족하여 프로젝트 진행하면서 어려움을 느꼈다.
  • 최민기
    • 좋았던 점
    • 모델을 하나씩 맡아 서로 장단점을 비교해보는 과정을 거치면서 여러가지 모델들을 접해 볼 수 있어서 좋은 경험이 되었다.

이번 프로젝트를 통해서 KPT 회고도했지만 앞서말했듯 내가 원하는 그런 어떤 기능에 대한 수행이 많이 미비해서 제때제때 TIL을 못썻던거같다. 구현됐다고하기에도 되게 애매한 결과물들이라 그런걸  TIL에 작성할순없다는 판단하에 쓰지않았었는데 다음 목표에는 이런 부분들이 생기지않도록 조금더 구현기능에있어서 순차적으로 할수있도록 많은 경험과 이해가안되면 더 적극적으로 물어보고 사실 그 기본적인것조차 이해를 못하고있는상황이라서 그런부분에 대한 피드백이 많이 필요한거같다. 아직은 많이 모자르지만 그 부분에대해서 내가 스스로 해결할수있도록 바꾸려는 이 시도가 굉장히 중요할거같다. 단순히 시간떄려박는건 이제 충분히했으니까 조금 더 현명하게 내가 해결할수있도록 그런 어떤 빌드업적인 부분에 대한 두려움과 트라우마 그런부분들을 탈피해야될 필요성을 느낀거같다. 화이팅!!