팀회고

팀 평가

• 문석암
  • 계획과 아이디어는 마음에 들었지만 생각보다 진행에 있어서 난이도가 있다는게 느껴졌다. 또 데이터에 중요성에 대해서 너무 많이 느낀거 같습니다.
• 박마루찬
  • 프로젝트 검증 계획을 세울 수 있어서 좋았음. 프로젝트 시나리오를 시작할 수 있는 기반을 거의 구축하였음.
• 박아멘
  • 최종 프로젝트에 상당히 집중해서 모델 최적화에 상대적으로 소홀히 된 점이 좀 아쉬웠다. 아이디어는 좋아도 그걸 구체화하고 현실화 하는 것이 상당히 어렵다.
• 우원진
  • 최종 프로젝트를 어떤 아이디어로 어떻게 진행을 할지 계획을 잘 세운것 같다.
• 윤영훈
  • 어떤 프로젝트를 진행할 것인지부터 데이터를 모으고, 데이터를 어떻게 처리하여 학습에 이용할 수 있을지까지 고민하는 과정이 유익했다. 모델 경량화가 머신 러닝 엔지니어링에 있어서 중요한 것 같은데, 신경쓰지 못 했던 것 같아 아쉽다.
• 장동건
  • 최종프로젝트에서 데이터 수집을 어떻게든 했지만 전처리하는 것에 또 시간을 많이 투자하게 될 것 같다. 또한 모델을 어떻게 설계하고 평가는 어떻게할지 명확히 정리가 필요해보인다.
• 홍현승
  • 최종 프로젝트를 위해 다같이 분담해서 데이터를 수집하는 과정은 유익했습니다. 앞으로 수집한 데이터를 바탕으로 전처리를 어떻게 해야할지 고민해야 하는 시점인 것 같습니다.

잘했던 것, 좋았던 것, 계속할 것

• 계획 수립, 데이터 양식에 맞게 코드 구조 계획

잘못했던 것, 아쉬운 것, 부족한 것 -> 개선방향

• 시간 배분이 아쉬웠다. 모델 최적화에서 더 좋은 스코어를 기록할 수 있었는데.
• 시간이 걸리는 작업을 하는 동안, 기다리지 않고 다음 스텝을 밟으면 좋지 않을까

도전할 것, 시도할 것

• 멈춰 있지 않고 다음 과정을 준비하거나 실행하기!
• 의견을 활발하게 주고 받는 것에서 멈추는 것이 아니라, 확실하게 정하고 실행에 옮기자.

개인 감상

• 문석암
  • 쉽지 않다. 어렵다. 빨리 코딩 작업? 모델 작업?을 시작해야하는 압박이 느껴지기 시작한다.
• 박마루찬
  • 시간 배분이 쉽지 않다. 잘 안 되는 일은 짧게 건드려보고 할 수 있는 일을 빠르게 해결하는게 좋겠다!
• 박아멘
  • 모델 최적화에 대해서 운적 요소가 강하다고 생각하게 되었다.
• 우원진
  • 프로젝트를 어떤 방식으로 진행해야 잘 될지, 어렵다.
• 윤영훈
  • 데이터를 어떻게 사용할지만 결정된다면, 모델을 학습하는 것에는 큰 문제가 없을 것 같다.
• 장동건
  • 최종프로젝트, 모델 최적화를 동시에 하느라 하나에 제대로 집중하지 못한 것 같아 아쉬웠다.
• 홍현승
  • 데이터 수집에 너무 오랜 시간이 드는 것 같다. 인내심을 갖고 준비해야 하는 것 같다.