728x90 반응형 카카오 부트캠프 회고록8 [카카오 부트캠프 회고록] 부하테스트 회고록 개요카카오테크 부트캠프에서 12월 10일부터 12일까지 3일간 진행된 핵심 주제는 부하 테스트(Load Test)였습니다.이전 회사에서 단위 테스트, 통합 테스트, PoC 등은 수행해왔지만, 실제 서비스 환경과 유사한 형태의 부하를 직접 시뮬레이션해본 건 이번이 처음이었습니다.특히 이번 프로젝트는 제가 이전에 주로 다뤘던 하드웨어·미들웨어 중심의 관점이 아니라,AWS 클라우드 위에서 소프트웨어 시스템 전체의 성능 병목을 직접 발견하고 개선하는 경험을 하는 데 초점이 맞춰져 있었습니다.전체 팀에게 동일한 초기 코드와 동일한 AWS 인프라가 제공되었고,우리는 그 제한된 조건 속에서 얼마나 성능을 끌어올릴 수 있는지 경쟁하는 방식으로 진행했습니다.아키텍처 & 깃허브https://github.com/100-ho.. 2025. 12. 15. [카카오테크 부트 캠프] 회고록 7주차 7주차가 마무리 되었습니다. 이번 주차에는 사전 훈련 모델, ResNet, VGG, 전이 학습, Fine Tuning 등 모델을 처음부터 학습 시키는 것이 아닌 기존에 존재하는 모델을 활용하는 기술들을 배웠습니다. 이전에는 'Fine Tuning' 정도만 들어보고 '나에게 맞게 모델을 학습한다'는 막연한 개념으로만 알고 있었는데, 이번 주차를 통해 ResNet, VGG, 전이 학습 등 나머지 개념들을 처음 접하며 모델 활용에 대한 시야가 크게 넓어졌습니다. 특히, 모델을 처음부터 학습시키지 않고 기존의 지식을 활용한다는 접근 방식이 프로젝트에 어떻게 접목될 수 있을지 구체적인 아이디어를 얻는 계기가 되었습니다. 아직 진도를 따라가는 데 버거움을 느끼고 있지만, 점차적으로 배운 내용들이 눈에 들어오기 시.. 2025. 11. 1. [카카오테크 부트 캠프] 모의 면접 리뷰 딥러닝 / 머신 러닝 핵심 개념 정리 : 과적합 방지, 복잡도, 정규화이번 포스팅에서는 면접에서 자주 다루어지는 과적합(Overfitting) 방지 수단, 시간 및 공간 복잡도의 중요성, 그리고 정규화(Normalization)의 필요성에 대해 핵심만 짚어보겠습니다. 1. 과적합(Overfitting) 방지 수단과적합은 모델이 합습 데이터에 너무 특화되어 새로운 데이터(테스트 데이터)에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 이를 방지하는 대표적인 수단은 다음과 같습니다. 수단설명면접 시 논의 내용 반영데이터 증강(Data Augmentation)기존 학습 데이터를 변형(회전, 확대, 자르기 등)하여 학습 데이터 세트의 크기를 실질적으로 늘려 모델이 다양한 패턴을 학습하게 합니다. 학습 데이터는.. 2025. 10. 27. [카카오테크 부트 캠프] 회고록 6주차 대면 강의드디어 대면 강의 시작을 했다. 확실히 집에서 혼자서 할 때보다 훨씬 집중도 잘 되니 순수 공부 시간이 증가하면서 체감이 될 정도로 공부 퀄리티가 좋아졌다. 주 100시간을 목표로 수업 종료 후 조금 더 하고 가고 있는데 다음주는 이번주보다 조금 더 공부할 수 있도록 해야겠다. 매일 어제보다 나은 내가 되어야되기 때문에 열심히 해야겠다. 다들 회고록에 배운 점들을 적길래 나도 적어보려고 한다. 평소 블로그에 따로 포스팅을 해서 회고록에도 굳이 써야하나 싶긴하지만 그래도 조금은 써볼까 한다. 이번 주 내용이번주는 딥러닝 기초부터 CNN까지 Perceptron, 비선형 활성화 함수, ANN, 손실 함수, 역전파, 옵티마이저 등 다양한 딥러닝 기초를 배웠다. 블로그들을 정리하며 생각보단 할만하네라고 .. 2025. 10. 24. [카카오테크 부트 캠프] 회고록 5주차 1. 연휴 후 복귀와 루틴 재정비4주차 수업 직후 추석 연휴를 보내느라 회고록 작성을 건너뛰었습니다. 긴 연휴의 여파로 인해 일상적인 학습 루틴에 복귀하는 데 다소 어려움을 겪었고, 이로 인해 이번 주간 학습 만족도가 높지 않았습니다. 다행히 다음 주부터는 대면 수업이 시작되는 만큼, 새로운 환경에서 흐트러졌던 집중력을 다시 다잡을 수 있을 것으로 기대합니다.2. 본격적인 머신러닝 기초 학습이번 5주차의 핵심 내용은 머신러닝 기초였습니다. PyTorch 활용법부터 시작하여 데이터 분할, 데이터 증강(Augmentation), 그리고 K-NN, SVM 등 학부 과정에서 개념만 접했던 내용들을 깊이 있게 다루었습니다. 드디어 이론을 넘어 실질적인 AI 기술을 학습하고 있다는 실감이 들면서, '진짜 인공지능 .. 2025. 10. 19. [카카오테크 부트 캠프] 회고록 3주차 개요이번 주 부트캠프는 데이터 분석의 핵심 라이브러리인 NumPy와 Pandas의 개념을 탄탄하게 다지는 데 집중했습니다. 평일 동안 이론과 개념을 정리하고, 주말에는 이를 바탕으로 한 과제를 실습하며 지식을 실제 코드로 구현해보는 시간을 가졌습니다.NumPy, Pandas주말 과제는 이번 주에 배운 NumPy와 Pandas의 핵심 개념을 적용해보는 기회였습니다. 과제 자체의 난이도는 개념을 확인하는 수준으로 아주 어렵진 않았지만, '이 문제를 풀기 위해 어떤 함수를 써야 할까?'를 고민하며 바로 코드를 떠올리는 단계에 이르지 못했다는 점을 깨달았습니다.아직은 문제를 보면 관련 개념을 떠올리고 문서를 찾아보거나 정리된 노트를 참고해야 코드를 작성할 수 있는 초기 단계입니다. 스스로에게 솔직하게, 많은 연.. 2025. 9. 28. 이전 1 2 다음 728x90 반응형
