Day 7: Leetcode를 ML로 교환
Source: Dev.to
작은 승리
보통 12시에 일어나던 걸 11시, 즉 한 시간 일찍 일어났어요. 네, 저는 이것을 진전이라고 생각합니다. 수면 스케줄을 고치려면 가능한 것을 모두 받아들여야 하니까요.
LeetCode 딜레마
오늘 LeetCode에서 복습 문제를 풀었지만, 잠시 쉬어야 할까 진지하게 고민 중이에요. 머신러닝 일정이 너무 뒤처져서 모든 것을 완벽히 할 수가 없어요. 뭔가 포기해야 할 상황이에요.
LeetCode가 면접과 문제 해결 능력에 중요하다는 건 알지만, 지금은 머신러닝에 집중해야 합니다. 때때로 일시적으로 포기할 대상을 전략적으로 결정해야 하죠. 다시 돌아올 수도 있고, 연속 기록이 끊길 수도 있어요. 두고 봐야겠네요.
로지스틱 회귀와 문서화
오늘 로지스틱 회귀에 입문했습니다. scikit‑learn 문서의 예시들을 읽어봤어요. 코드를 그대로 복사하고 작동하기를 바라는 대신, 내부에서 무슨 일이 일어나는지 진짜 이해하려고 노력 중입니다.
머신러닝에서 흔히 빠지는 함정이죠—모델을 가져와서 데이터를 학습시키고 끝났다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 로지스틱 회귀가 실제로 무엇을 하는지, 선형 회귀와 어떻게 다른지, 언제 사용해야 하는지를 모른다면, 여러분은 코드를 찍어내는 코드 원숭이에 불과하고, 진정한 머신러닝 전문가가 아닙니다.
내일 캘리포니아 주택 데이터셋 문제를 살펴볼까 고민 중인데, 따라잡을 수 있는 양에 따라 결정할 예정입니다.
이제 LinkedIn에 올리나요?
팔 운동과 다리 운동에 대한 두려움
오늘 헬스장에서 팔을 운동했어요. 내일은 다리 운동인데 이미 기대가 안 됩니다. 다리 운동은 언제나 힘들지만, 그것도 일부분이죠. 좋아하는 근육만 훈련하고 싫어하는 근육은 무시할 수 없습니다.
학습에도 같은 원리가 적용됩니다—재미있는 부분만 하고 지루하게 느껴지는 기본을 건너뛸 수는 없어요.
뒤처졌지만 전진 중
7일 차를 마쳤어요. 일정에 뒤처졌고, 우선순위에 대한 어려운 선택을 하고 있지만, 여전히 꾸준히 나가고 있습니다.
모든 날이 완벽할 수는 없어요. 때때로 손해를 최소화하고 모멘텀을 유지하려는 것이 전부입니다.