[파이썬을 활용한 머신러닝 CAMP|수강후기 인터뷰] “머신러닝으로 문제를 해결할 수 있게 해주는 강의!” – 4기 오승열님

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1. 안녕하세요 오승열 수강생님, 인터뷰를 시작하기 앞서 간단한 자기소개 부탁드립니다.
 
안녕하세요, 저는 S사 생산기술연구소에서 근무하고 있는 오승열입니다. 주로 생산 설비 관련 S/W 개발을 담당하고 있습니다. 생산 설비에 사용되는 데이터를 S/W에서 스마트하게 활용할 수 있도록 연구하던 중에 본 강의를 접하게 되었습니다.
 
 

2. [파이썬을 활용한 머신러닝 CAMP]를 선택한 특별한 이유나 계기가 있으신가요?
 
실무에서 생산설비가 가지는 유의미한 특징 또는 패턴을 찾고 분류하기 위해 각 모델들을 구축해야 했는데, 아무리 해봐도 최적화된결과를 낼 수 없었습니다. 하지만, 머신러닝을 활용하면 사람이 만든 것보다 최적화된 좋은 결과를 보여줄 수 있다는 점에서 꼭 배워업무에 적용해보고 싶었습니다. 다시 말해 업무에서 데이터를 활용한 여러 분류 문제들을 머신러닝 기법으로 접근하여 해결하고 싶어본 강의 수강을 결심하게 되었습니다. 파이썬을 선택한 이유는 S/W 개발을 하고 있어서 R보다는 파이썬과 같은 언어가 익숙한 점도있었지만, 머신러닝이나 딥러닝에 파이썬과 같은 언어로 접근하는 것이 편리할 것이라고 생각했기 때문입니다.


3. 본 강의의 핵심 내용이 어떤 부분이라고 생각하시나요?
 
크게 2가지 부분이 있었다고 생각합니다. 첫 번째는, 데이터를 다양한 머신러닝 알고리즘으로 학습시켜 분류하는 모델을 도출하는 부분입니다. 강의에서는 Scikit-learn 라이브러리를 사용하였고 활용도가 매우 높았습니다.
 
두 번째는, 회귀 문제 해결을 위한 모델을 도출하여 정확성을 평가하는 부분입니다. 각 모델들을 구축하면서 회귀 문제에 많이 부딪히게 됩니다. 이런 문제들을 해결하기 위한 모델도 구축할 수 있다는 점과 신뢰성을 높일 수 있다는 점이 좋았습니다.
 
 

4. 머신러닝 CAMP 강의를 수강하고 나서 가장 인상 깊은 점이 무엇인가요?

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[타이타닉 승선자 정보를 이용해 생존자를 분류한 결과] 실제 강의에서 실습한 내용입니다.

매 강의마다 여러 흥미로운 예제들로 구성되어 있어 모든 강의가 기억에 오래 남는 것 같습니다. 특히 타이타닉 승선자 정보를 통해 생존자를 분류하는 실습은 머신러닝 기법으로 접근하여 데이터를 활용한 여러 분류 문제들을 해결할 수 있다는 것을 직접 경험할 수 있게 해주었습니다. 그래서 배운 내용을 업무에서 직접 적용할 수 있겠다는 확신도 할 수 있었습니다.
 

 

5. 강의를 수강하시고 난 후배운 내용을 현업에서 적용해보셨나요
 
아직 적용해 보진 않았습니다만, 강의에서 배운 내용으로 충분히 적용 가능할 것이라고 생각합니다. 저는 머신러닝 기법을 적용하여 생산설비가 가지는 여러 의미 있는 특징 또는 패턴을 찾고 분류해 볼 생각입니다.
 
 

6. 강의를 효과적으로 듣기 위한 오승열님만의 노하우가 있으신가요?
 
개강 전에 미리 머신러닝에 관련된 서적을 2권 정도 읽어두었던 게 가장 컸던 것 같습니다. 그래서 본 강의를 수강해야겠다는 확신을 가질 수 있었고, 서적을 읽으면서 궁금했던 내용들을 강의를 통해 해소할 수 있었습니다. 이론과 실습을 병행하는 수업방식 덕분에 복습도 할 수 있어서 더 제게 도움이 된 것 같습니다.
 
 

7. 강의를 수강하시면서 아쉬웠던 점이 있으신가요?

강의 전반적으로 상당히 만족하고 있어 딱히 아쉬운 점이 없었습니다. 한정된 시간 내에 커리큘럼을 온전히 소화하려다 보니 일부 주차에서는 수업 진행이 조금 빠른 경우도 있었지만 크게 문제 되지는 않았습니다. 수업을 마치고 나서도 강사님께서 강의 내용에 대한질문에 대해 꼼꼼하고 친절하게 대답해주셨기 때문입니다.
 
 

8. [파이썬을 활용한 머신러닝 CAMP] 수강을 고민하시는 분들에게 마지막으로 한 말씀 부탁드립니다.
 
머신러닝을 활용하여 문제를 해결하고 싶은데 시작하기가 겁이 나신다면 고민하지 마시고 수강하세요~ 강사님이 자신의 노하우를 녹여 구성하신 “머신러닝 완전정복 실습 내용”을 따라가다 보면 저처럼 머신러닝을 시작할 수 있다는 자신감과 아이디어를 얻을 수 있을 것이라 생각합니다.

 

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