글쟁이, 코딩한다

0. 이상형 월드컵 기반 영화 추천 프로젝트 '무비판'은 멋쟁이사자처럼 K 디지털 AI 인재양성과정의 마지막 프로젝트였다. 프로젝트 주제 선정부터 데이터 확보, 전처리, ML/DL 기반 추천 시스템 개발과 웹 구현까지 긴 호흡으로 이어졌다. 내가 겪어온 과정을 순서대로 정리해본다. 1. 우선, 추천. 나는 영화를 많이 본다. 주로 넷플릭스와 왓챠플레이를 쓴다. 운동하거나 이동할 때는 음악을 듣는다. 이럴 때는 얼마전 한국 시장에 들어온 스포티파이에서 음원을 듣는다. 남는 시간에는 유튜브를 본다. 보통 '맞춤 동영상'을 벗어나지 않는다. 때로는 웹툰도 본다. 네이버,다음웹툰을 주로 간다. 유튜브와 넷플릭스, 스포티파이와 아마존, 네이버 쇼핑과 웹툰... 공통점이 있다. 추천이다. 상품 구매와 콘텐츠 등 대..

0. 나는 아무것도 모르는 비전공자로 멋쟁이사자처럼 k 디지털 AI 인재양성과정을 들었다. 지원&합격, 커리큘럼을 지나 (이전 포스팅 참고) 소감을 포함한 진짜 후기를 남긴다. 1. 그래서 들을만 하냐고? 추천해? 가장 하고 싶은 물음일까? 곧바로 대답하는 편이 좋겠다. 음, 추천한다. 2. 어땠어? 내가 편한 대로 줄글로 후기를 풀어보겠다. 나는 막연히 "갈수록 데이터가 중요해지겠다"라는 생각으로 이를 효율적으로 다룰 코딩 기술을 익히고자 했다. IT 기자로 일하며 데이터를 얼마나 손에 쥐는가가 기업을 넘어 국가의 힘까지 결정하겠구나 느꼈다. 따라서 이대로 뒤에 머물러봤자 점점 좁아지는 문을 빠져나올 방법이 아예 없을 거라고 느꼈다. 다행히 들어와서 수업을 듣다 보니 막연함은 확신으로 바뀌었다. 이어 ..

0. 정말 아무것도 모르는 비전공자이던 나는 놀랍게도 높은 경쟁률을 뚫고 멋쟁이사자처럼 K 디지털 트레이닝 AI 인재 양성 과정을 듣게 됐다. 지원&합격 과정 marune3.tistory.com/82 비전공자 멋쟁이사자처럼 K 디지털 AI 과정 후기 (1) 신청부터 합격까지 0. 12월 초 시작해 2월말까지. 나는 멋쟁이사자처럼 k digital AI 인재 양성과정을 수강했다. 시작 전에 우선 당시 내 상황을 말해야겠다. 나는 코딩을 정말 아-무것도 몰랐다. C언어가 왜 언어 marune3.tistory.com 이제 수업을 들을 일이 남았다. 당시 나는 수업을 듣기 전 겁에 잔뜩 질려버렸다. 1. 커리큘럼 덜컥 등록을 마친 후에야 비로소 완전히 새로운 세계에 도전한다는 점이 실감 났다. 내가 그간 관심을..

0. 12월 초 시작해 2월말까지. 나는 멋쟁이사자처럼 k digital AI 인재 양성과정을 수강했다. 시작 전에 우선 당시 내 상황을 말해야겠다. 나는 코딩을 정말 아-무것도 몰랐다. C언어가 왜 언어인지도 몰랐다. 이를테면 C가 컴퓨터의 C겠지? 이 정도가 전부다. C와 JAVA 정도야 스쳐 들었다만, 수업에 들어가고 나서야 파이썬이라는 단어를 처음 들었다. IT 기반 지식은 아주 찔끔 있었다. 나는 문창과를 나왔다. 학창시절에는 소설 공부만 했다. 학교를 나와 일을 구해야 했고 글쓰는 직업을 찾다보니 작은 신문사 기자가 됐다. 용케 IT 분야를 맡았다. 처음에는 게임에서 시작해 네이버, 카카오로 눈을 돌리며 클라우드, 데이터, AI 등에 관심을 가졌다. 따라서 우리 주변 삶에 놀라운 일들이 일어나..

1. 푸념1 푸념은 기운이 빠지니 안 쓰는 것이 좋다지만, 나는 늘 쓰면서 살았기에 푸념을 또 글로 옮길 수밖에 없다. 어느새 서른이다. 나이를 많이 먹었다. 글을 썼지만 또 놀았고, 나름 하고자 하는 일이 있었으나 그 누구보다 열심히 했다고는 할 수 없다. 그러다보니 내게 남은 것이 많지 않다. 많은 이들이 갖고자 하는 돈, 경력, 실력, 다 내 것이 아닌 것만 같다. 마음은 급하지만 몸은 그만큼 부지런하지는 못하지 싶다. 국비지원프로그램서 만난 프로젝트 팀원들이 나보다 많이 어리고 똑똑해서 하는 이야기다. 흰머리가 많이 나서 혼자 쭈그려 앉아 염색을 하다보니 든 생각이다. AI 인재양성 코스를 들으며 동기부여를 해볼까 싶어 개발자 유튜브, 블로그들을 돌다가 "나는 코딩이 너무 재밌다", "나는 툭하면..

0. 또 하나의 시간이 끝났다. 나는 끝을 즐기는 편이다. 발표를 마치고 또 다시 나아갈 길을 생각한다. 잘 쉬고 머지 않아 다시, 이번에는 정리를 거친 글들로 돌아오겠다.

0. 이상형 월드컵 기반 영화 추천 사이트 만들기 1. 팀원들에게 참으로 미안하게도 이틀이나 지나서 왔다. 그동안 많은 것이 나아갔다! 와우! 2. 미안함의 표시로 추천 시스템 발표를 맡기로 했다. 일단 블로그 오늘의 글 초안을 쓴 뒤 팀원들이 만든 사이트를 공부하고, 오늘 내내 간단히 디벨롭한 추천 시스템을 업로드한 후에 발표 준비에 들어갈 예정이다. 된다면, 된다면 오늘 안에 다 하겠다. 정말로 가능하다면, 가능하다면 오늘 안에 만든 PPT도 간단히 올려볼 작정이다. 아니면 담에 올리지 뭐! 추천 시스템의 기본 개념은 생각보다 가볍다. 이를 뒤섞고 좀 더 좋은 결과를 위해 다양한 변화를 시도할 때가 복잡할뿐. 다만 이 기본 개념을 잡기 위해 인터넷 속 뒤섞인 정보들을 취합하다보니 시간이 오래 걸렸다...

0. 이상형 월드컵 기반 영화 추천 사이트 만들기 1. 추천 시스템은 -물론 온전히 다 만든 것은 아니고, 맛만 본 상태로 - 대강 매조짓고 웹 구현을 시작했다. 만들어야 하는 핵심 페이지는 크게 나눠 세 가지였다. 1) 이상형 월드컵 IMDB(무비렌즈 데이터 기준) 별점 상위 158개 대상. 무작위 32강 -> 16강 -> 8강 -> 4강 -> 준결승 -> 우승. 우승 작품들은 추천의 근간으로 작동하며 사이트 DB로 들어간다. 이용자가 직접 이상형 월드컵을 만드는 시스템이 구현되어야 더 풍부해질텐데 말이다. 2) 추천 화면(메인 페이지) 다시 정리하자면 추천 시스템으로 구현하고자 하는 것은 총 일곱가지. 1) 콘텐츠 필터링; 장르, 감독, 배우 2) 협업 필터링 ; 아이템 기반, 이용자 기반, 잠재 요..

0. 이상형 월드컵 기반 영화 추천 사이트 만들기. 1. 오늘 한 일) 1) 추천 시스템 공부&정리 정리도 한 번 할 겸 팀원들과 공유도 할 겸 아아아아아아주 최소한의 정보만 담아서 개요를 정리했다. 세부 적용 방식과 장단점은 비워둔 내용이다. 나중에 팀원들과 함께 발표를 준비하며 더 세밀하게 준비할 필요가 있다. 다른 루트로 매일 이 방식들을 보고 익히려고 애쓰는데 텍스트를 읽을 때만 해도 그렇지, 그렇지 하다가 뒤돌아서면 그랬던가 싶다. 꽤 여러가지 말들 중에 핵심을 파악하고 확고한 중심 사항을 가져가야 하는데 아무래도 블로그 글에서는 이를 파악하기가 어렵다. ML, DL 이론에 있어서는(여전히 어렵지만) 강사님이 확실하게 짚어준 부분이 있었기에 한 가지 지점을 바탕으로 펼쳐나갔다. 여기서는 그것이 ..

0. 이상형 월드컵 기반 영화 추천 사이트 만들기 1. 오늘 한 일 1) 추천 시스템 정리하기 이상형 월드컵 우승 영화 : A 콘텐츠 기반 필터링 (Content Based Filtering) 1. A와 장르가 비슷한 영화를 추천 : 콘텐츠 기반 필터링 2. A를 연출한 감독이 디렉팅한 영화를 추천 : 원본 데이터셋에서 끌어오기(원본 데이터의 별점 투표수 많은 대로) 3. A의 주연배우가 나오는 영화를 추천 : 원본 데이터셋에서 끌어오기(원본 데이터의 별점 투표수 많은 대로) 협업 필터링 (Collaboration Filtering) 4. A를 재밌게 본 다른 이용자들이 좋아하는 영화를 추천 : 사용자 기반 협업 필터링 5. A와 비슷한 영화(A와 평점 구조가 비슷한 영화)를 추천 : 아이템 기반 협업 ..