[공학 박사 일기장] 인생 여행 이야기

다섯 번째 논문에 대한 1차 심사 결과가 나왔다. 6월 14일에 투고하였는데 한달도 되지 않아 리비전 요청을 받을 수 있었다. 이번 논문은 인공지능을 활용하여 내 필드의 도메인 지식을 해석하였던 응용 연구였고, 나름 인기가 많은 토픽(?)이어서 그런지 확실히 심사결과가 빠르게 왔다. 작년 6월에 처음으로 연구를 initiation했었고, 나름 여러 가지 고충이 있었다. 일년이 넘어서야 투고할 수 있었지만, 막상 submit 이후 프로세스는 비교적 빠르게 진행되고 있는 것 같아 만족스럽다. 두 명의 리뷰어가 긍정적인 반응을 보였고, 리비전 리퀘스트는 많지 않은 편이었다. 각각 10개 이내 :) 분야 확장성 측면과 새로운 연구원과의 co-work을 남기게 된 것이 의의가 있었다. Python을 처음으로 사용..

Pycaret 패키지를 실습하는 과정을 이어서 적어본다. 1탄에서는 패키지에 대한 기본적인 개념부터해서 Setup (머신러닝 예측) -> Compare (성능 결과 확인 및 각 모델 별 비교) -> Create (가장 우수한 모델 선택) -> Tune (하이퍼파라미터 미세 조정을 통한 성능 향상) 까지 알아보았다. 그 이후 단계에 대해서 마저 적어본다. [2.6] Ensemble - 한글로는 앙상블. 한 마디로 여러 개를 섞어서 성능 예측성을 높이고, 모델의 강건성을 높이고, 과적합을 막기 위해 적용한다. - 일반적으로 decision tree에서 여러 가지를 결합하여 weak classifier를 strong classifier로 만들기 위함이다. - 여기에 두 가지 기법이 소개되었다. [2.6.1] ..

약 4개월 정도 공동연구를 진행했었던 토픽이 잘 마무리 되었다. 공학 문제를 해결하기 위하여 인공지능을 적용했었는데, 결과가 잘 나왔고 논문 작성도 마무리가 되어서 곧 투고 예정이다. Machine-learning을 활용한 surrogate modeling이 주제이고, 내가 가지고 있는 도메인 지식과 현상학적인 발견을 머신러닝을 통해서 잘 구현했고, 이를 통해 새롭게 결과를 도출하였었다. 결과를 정리하는 과정하고, 파이썬 코드를 복귀하면서 이를 기록해두려고 한다. 파이썬을 다룬지 아직 반년도 되지 않아, 굉장히 기초적인 것 밖에 모른다. 내가 사용하였던 패키지 위주 및 유용했던 명령어를 정리해본다. [1] 패키지 불러오기 & 엑셀 불러오기 [1.1] import pandas as pd - pandas: ..