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내가 얼마나 편협한 사고를 가졌는지 알 수 있었던 경진대회기존에 알고 있던 지식은 상관관계가 조금만 높은 특징이라면 데이터를 살려두는게 일반적이라 생각했는데, 이번 경진대회에서 대부분의 기존 특징을 삭제하고 폴리노미어를 사용해서 특징을 증가시킨 지금껏 전혀 보지 못했던 새로운 방식을 사용했다. 데이터의 세계는 알다가도 모르겠다

처음으로 선정한 책은 '머신러닝 시스템 설계'이다. 내가 머신러닝 엔지니어로 나아가기 위해 꼭 필요한 책이라 판단했고, DX Camp 행사에서도 관련 내용을 통해 강의를 진행한다면 많은 사람에게 도움이 되지 않을까 싶었다. 책 내용을 블로그에 요약 정리하며 머신러닝 시스템을 이해하고, 후에 강의 내용도 만들어볼 예정이다. 요약은 내 주관에 의해 중요한 부분을 위주로 정리하였다. 1.1 머신러닝을 사용해야 하는 경우 ML은 모든 문제를 해결하는 마법의 도구가 아니다. ML로 해결 가능한 문제라도 그 ML 솔루션이 최선이 아닐 수 있다. 그렇기에 프로젝트를 시작할 때 ML이 필요조건인지, 비용 효율적인지 스스로 질문해봐야한다. ML이란? 기존 데이터로부터 복잡한 패턴을 학습하고 이러한 패턴을 사용해 본 적 ..