머신러닝, 첫번째 Paper 도전, Student Performance Prediction

머신러닝을 공부하기 시작(22년 12월 26일)하고 매일 14시간씩 공부해서 5일째 되는 오늘 첫 Paper아닌 Paper를 구현해냈다.

 

공부는 Andrew Ng의 Coursera수업, Angela Yu의 Udemy, 100 Days of Code 수업, 그리고 유튜브에서 Tech With Tim 채널을 보고  Linear Regression 모델을 만들어내는데 성공했다.

 

5일동안 Coursera는 2주치를 공부했고 Udemy 수업은 23일치를 공부했다.

 

그렇게나 열심히 이론 공부를 했는데 막상 코딩은 3줄로 완성된다.

linear = linear_model.LinearRegression()
linear.fit(x_train, y_train)
acc = linear.score(x_test, y_test)

여기서 linear은 새로 만들게 된 그래프를 뜻한다.

linear_model은 sklearn 라이브러리에 있는 많은 그래프 중에 linear model을 뜻한다. linear_model안에는 Linear Regression 모델이 존재한다(LinearRegression()).

 

acc는 accuracy의 준말로 새로 만들게 되는 정확도를 뜻한다.

 

80~92% 사이의 정확도를 자랑하는 그래프를 30분만에 만들었고

실제적으로 가장 핵심 기술은 위에 보여드린 3줄로 요약이 된다.

 

오늘 느낀 점은 이론이 배우는게 지겹고 고통스럽고 아는 것 걸러내고 모르는 것만 배우는 작업이 까다로울뿐 적용에는 엄청난 힘을 발휘하고 같은 코드를 돌려도 이론을 모르고 돌리는 것과 알고 돌리는 것은 천지차이이다.

 

 

 

 

따라서 오늘의 결론은 '이론이 지루해도 열심히 배우자'이다.