[Week 4- Day 5] 회고

# Radar Chart (Star Plot)

= 중심점 기준으로 n개의 변수값을 표현. 극좌표계 사용.

데이터의 quality 표현에 Good. (ex. 캐릭터 스펙, 운동선수 비교)

 

주의점!

- 각 feature 독립적 & 척도가 같아야함.

- 면적은 중요X (feature 순서에 따라 많이 달라짐)

- feature가 많아질수록, 가독성 떨어짐.

 

# [피어세션 발표] AutoEncoder

https://hyunbool.notion.site/AutoEncoder-ed668277c9a043e79ff09639f8136f2e

 

 

## 피어 세션

스페셜 피어세션 때, 양궁이 취미인 분을 만났다. 들어보니 양궁카페도 있다고 한다.

신촌에서 있어서 보니까 사격장 비슷한 느낌으로 있었다.

요새 빠져있는 거나 심취한 것에 대해 얘기하는 시간을 갖었다.

 

수요일에 멘토링 시간 면접질문으로 발표하기로 했어서, 오늘 했다.

나는 AutoEncoder란? 이라는 질문으로 발표를 했었는데, 

시작하기 전에는 이걸 내가 할 수 있을까 싶었는데, 막바지까지 조사하고 수정하느라 바빴다.

과제할 때까지만 해도 VAE가 완전 다른 개념으로 느껴졌는데, 작성하다보니 같은 거라는 걸 깨달았다.

 

다음 주 모더레이터는 나야나.

 

## 마스터 세션

이번 주 강의나 오피스 아워 때 완전 이해되고 집중되는 강의를 받았다.

솔직히 조언이나 팁에 대해 들을 줄 알았는데, 대학원생 때의 일대기를 들었다.

페이스북 기록이나 어떤 삶을 거쳐왔는지 보았는데, 유명한 짤들도 생각나서 재미있게 들었던 것 같다.

솔직히 이전에는 블로그를 포스팅하는 게 아까웠는데, 조금 다르게 생각할 수 있었다.

사람들이 정말 모르고 궁금해할 것 같은 것을 Teaching by Learning 한다.

내가 성장하기 위한 글을 써야겠다고 느꼈다.

 

강의를 정말 잘하셔서, edwith에 '논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥' 이라는 강의도 있다고 하는데 꼭 들어봐야지.

강의를 하기 위해 일단 강의계획서를 작성하고, 어떻게서든 학습한 뒤에 강의를 진행하면서 깨달았다고 한다.

지금보다 한 30%만 더 열심히하면 그 만큼 기회가 온다고 한다.