텐서플로우 한번 찍먹해볼때 하이퍼 파라미터 튜닝하며 이런 느낌을 받았던것같다.
이것저것 다 건들여보며 상관관계 찾아보고
그 사이 잘 맞춰 최적화 해보고
거기서 다른거 건들이면 또 도르마무.
캐글 spaceship titanic 문제 정확도 0.8 넘기려고 하이퍼파라미터 튜닝만 수백번 돌렸던게 생각이 난다.
recall 수치 높이려고 fetch 나 mmr 가중치, title 검사를 건들이면 중복이 아주 아름답게 급등하거나
응답속도도 오락가락 쉽지않다.
보통 이럴때 문제는 데이터인데
사실 크롤링한 데이터로만은 좀... 총 양이 적은건 아니지만 그래도 부족한게 많긴한 데이터이다.
이게 씁.... 오히려 데이터가 좀 적었으면 이번 도자기는 아니야!! 하고 깨부수고 다시 크롤링을 하던 전처리를 할텐데
좀 커지다 보니 단순 정규표현식으로 필터링 안되는 부분도 많고
예상치 못한, 기존 패턴과 어긋난 문서들도 몇개 있어서 아 참 어렵다.
하지만 이런 자극이 있기에 ML/DL 섹터가 매력이 있다고 생각한다.
경우의수를 체크해보고 솔루션을 찾아보고 여러가지 또 실험해보고 ...
도자기 장인이 이 도자기는 아니야!!! 하고 깨고 다시 빗는 느낌이 이런 느낌일까 싶다.
그래픽카드를 굽고있으니 조금은 비슷할지도 모르겠다. 하하하
이 뇌 근육을 찢는 느낌때문에 개발을, 이 섹터를 포기 못하겠다.
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