졸업프로젝트 중간 점검2

2024.06.13

졸업프로젝트 창의 축전 이후 머신러닝 코드를 수정하였다.

멘토링 이후 머신러닝의 효과를 확인하기 위해, 단순히 1주전 데이터를 이용하는 것보다 머신러닝 예측 정확도가 더 높은지 확인해 보았다. 아직 기본 모델을 사용하고 있기 때문에 정확도에 큰 차이는 없었다.

그래도 많이 차이날 것이라고 생각했는데 별 차이가 없어서 충격이었다. 

그래서 충전소별로 모델을 사용하는 것이 아니라 모든 충전소를 하나의 데이터 프레임으로 합친다음 하나의 데이터 프레임을 학습시켜서 모델을 만들고 해당 모델로 각 충전소의 수요를 예측하기로 하였다.

 

졸업 프로젝트를 위해 데이터 분석을 하면서, kt aivle school이나 dacon, kaggle 등 다양한 곳에서 데이터를 접할 때에는 시각화 및 분석에 용이하도록 데이터 정제가 모두 되어있었는데, 프로젝트 때에는 데이터 프레임도 직접 만들고, 데이터 정제를 하고, 데이터 시각화 부터 모델 선정 까지 CRISP-DM의 모든 과정을 직접 해야했다. 이 과정이 굉장히 머리가 복잡하고 힘들었지만, 이전보다 데이터 분석이 수월해진 것 같다.

 

프로젝트에서 예측 기능을 머신러닝 개발만으로 국한시키는게 아니라, data augmentation 논문도 읽고, 딥러닝도 사용하고, 파라미터 튜닝도 하며 다양한 시도를 해볼 것이다. 그래도 컴공 복전하면서 배운 과목들 중에서 데이터과학, 기계학습, 빅데이터및분석, 데이터베이스 과목이 제일 재미있었다. 나머지는 너무 재미없었어 ㅠㅠ 역시 아무리 못해도 재밌는거 하는게 맞는 거 같다. 재미만 있으면 계속 노력하면 되는데, 재미없는 과목은 노력할 힘이 안난다. 재밌는거 열심히 해서 데이터 과학자 되고싶다. 재밌겠다~ .🤩