22년 7월 5주차 주간 회고

1. 차원축소/군집화 정리

sklearn으로 머신러닝에서의 차원축소와 군집화 개념을 정리했음

2. 회귀 정리

머신 러닝에서 주로 사용했던 분류와 회귀를 모두 정리했음
이제 관련 문제들을 지속적으로 해결해보면서 익숙해지면 될 듯

3. 음향 데이터

비정형 데이터 중 음향 데이터를 처음 사용해봤는데, librosa 라이브러리에 익숙해지고 DSP 개념을 다시 한 번 정리하면 큰 무리 없이 사용 할 수 있을꺼 같음
기침 소리로 코로나 감염 여부를 판별하는 문제를 해결해봤는데, 음향 데이터를 처음 사용해보는거라 헷갈렸지만, 초반부분을 제외하면 일반적인 방법과 동일해서
신기하기도하고 금방 익숙해질 수 있을꺼 같다는 생각이 듬
문제는 역시 컴퓨터 사양 문제인데.. 이거는 당장 어떻게 해결할 수 있는 문제는 아닌거 같다

4. 논문 구현 스터디

논문 구현 스터디를 시작했는데, tensorflow가 아닌 pytorch로 해당 스터디가 진행됨
예전에는 파이토치가 텐서플로우보다 사용하기 편했던거 같은데, 텐서플로가 keras를 사용하면서 파이토치보다 더 편해진거 같다라는 느낌이 듬
아직 스터디를 제대로 진행하지 않고 예습만 해본거라 정확히 어떻게 돌아갈지는 모르겠음..