지금 나는 내가 공부하는 분야에 대해서 잘 알고 싶고 구현도 잘하고 싶고 운동도 잘해서 몸도 좋아지고 싶고 춤도 잘 춰서 즐겁게 지내고 싶고 여러가지로 모든 걸 다 잘하고 싶다. 그런데 어떻게 보면 이건 아주 작은 부분일 뿐이고 내가 잘하지 않더라도 내 주변 사람들이 행복하고 나도 원하는 걸 하고 있다면 내가 못하더라도 그게 잘 사는 것일지도 모른다. 아직은 어려서 이해가 잘 되지는 않지만 어쨋든 중요한 건 난 남들에게 뭐라고 할 수도 없고 다른 누군가가 나에게 뭐라고 할 수도 없다. 그냥 좋아하는 걸 하는 거다. 그게 나만의 색깔을 갖는 게 아닐까?
1. 코딩테스트 연습 - 다익스트라 알고리즘 O
2. 연구 - Captum library 튜토리얼1 O
2-1. 연구 - Captum library 튜토리얼2 -> https://captum.ai/tutorials/IMDB_TorchText_Interpret 모델 다운로드가 안돼서 보류 V
3. 스트레칭 및 명상 10분 O
4. 연구 - popularity 분석 안된다면 그 이유도 분석해보기, 이를 통해서 다음 걸 어떻게 분석할지 생각해보기 V (문제발생)
5. 운동 - pushup 120개 O
6. 스트레칭 및 명상 10분 O
7. 추천시스템 강의 - ALS (랩미팅 발표 준비) X
8. 말 관련 영상 O
9. 밤산책 15분 O
10. 영감받는 영상 시청 O
- dijkstra 알고리즘은 weighted graph에서 shortest path를 찾을 때 사용하는 방법으로 heapq를 이용한 priority queue를 활용해서 greedy하게 cost를 구하는 방법이다. 이런 거 공부하다보면 사람들이 참 똑똑하다고 느낀다.
- 분석을 할 때 avg contribution만 보는 게 아니고 distribution으로 보고 또 feature value에 따라서 bucketing을 해서 살펴보면 더 자세하게 분석할 수 있다는 것을 배웠다. 여기서 attribution과 feature value를 관련 지어서 이해하는 방법도 알게 됐는데, consistent한 경우에는 매우 깔끔해서 좋지만 non-linear한 경우도 있었다. 예를 들자면, disease의 factor가 age, gender, day of workout인 경우를 들 수 있겠다. 추후에 내 연구에 적용할 수 있겠다. 분석하는 방법을 체화하려다 보니 시간이 오~래 걸린다
captum에서 있던 integrated gradients를 mf모델에 적용해보려고 했더니 user, item이 integer type이라서 backward가 안된다. 후.. 내일 해결해야겠다. 생각보다 진도가 안나가는군 ㅠ
- 스트레칭하고 명상하니깐 머리가 아주 개운하군 ~
- 아아아아 추천시스템도 보려고 했는데 내일 봐야지 ㅠ
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