[TIL]이윤회_201216

- **키워드**: LSA, MLP classifier, SVD

- **배운 것**: SVD를 사용해 특정 벡터의 차원을 축소하여 머신러닝 모델에 보다 효과적으로 학습 시킬 수 있는 법에 대해서 배워 봤으며, 과제를 통해서 이를 실제로 머신러닝 모델에 적용시켜봤다.

- **어려웠던 부분**: 마지막에 spacy를 활용해 임베딩을 하는 과정에서 정확도가 많이 떨어져서 결국 랜덤포레스트 모델을 버리고 오늘 배웠던 MLP를 활용했다. 아직은 MLP에 대한 이해도가 부족해서 이 classifier의 하이퍼파라미터를 튜닝하지 못했지만, 다행히 성능은 만족할 수준은 나왔다.

- **더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분**: SVD의 의의와 이를 파이썬 환경에서 구현을 하는 것은 대략 알것 같다. 하지만, 이 것에 대한 수학적인 이해도가 많이 부족한 것 같다. 이 부분에 대해서 더 많은 공부가 필요할 것이라고 생각된다. 또한, MLP에 대한 개념을 제대로 알고 사용한 것이 아닌데, 이 classifier에 대한 개념 역시 조금은 더 공부해봐야 할 것 같다.

- **느낀 점**: 지난 3일동안 너무 많은 양의 정보를 접해 아직 완벽히 소화를 하지는 못한것 같다. 금요일 스프린트 리뷰때 조금 진득히 앉아서 일주간 배웠던 내용들을 복습해봐야 할 것 같다.

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