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프로그램 첫 주차 때부터 주제를 잡아야 했는데, 아무것도 모르는 나는 일단 주제를 생각하는 것 부터 힘들었다.
(나는 인공지능 수업은 물론이고, 인공지능에 대해 아는 게 없는 상태로 프로그램에 참여했다)
나: 이런이런 거 하면 어떨까요?
팀원: 이런이런거는 머신러닝으로 구현 못 할 거 같아요!
나: 왜요?
팀원: ~~~~~
나: (이해안됨)
우여곡절 끝에 잡은 주제는 '상품 추천 AI 모델' 이었다.
주제를 잡은 이후에는, 사용할 데이터셋을 찾고, 분석, 전처리 하는 과정이 진행되어야 하는데,
나중에 후반 주차로 갈 수록 인공지능 모르는 내가 할 일이 없어질 것 같아서, 데이터 관련 업무를 거의 내가 떠맡아서 했다.
다행히 데이터 분석하고 전처리 하는 부분은 SQL 이랑 비슷한 부분이 많아서 쉽게 한 듯!
근데 public 한 데이터를 사용하다 보니까, 아무래도 사용자 정보는 민감한 정보이기 때문에 사용자의 메타데이터를 제공해주는 데이터셋은 없었다...
그리고 상품의 메타데이터 만으로 평점을 예측하는 것도 이런저런 어려움이 있었...
아무튼 그래서 찾아낸 해결법이 협업 필터링을 사용하는 것이었다!
관련 논문도 열심히 찾고 공부도 열심히 하고 코드도 열심히 짜서 돌렸지만 결과는 생각보다 너무 안좋았고...
그냥 그렇게 5주가 흐지부지 끝났다...
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