막간 - 정리한거 찾다가 발견한 눈물의 대똥꼬쇼

LSTM으로 수요예측을 하는 것은, 거의 혼자 힘으로 개발했다...ㅋㅋ

선임이 한분 계셨는데, 작업 할 때 다른 업무로 바쁘셔서 잘 못도와주시다가, 나는 당장 모델부터 뽑아서 뭔가 보여줘야했어서, 대신 EDA를 도맡아서 해서 공유해주셨고, 추후에 모델 검증에서 많은 도움을 주셨다.

 

그러다보니, 여러가지 아키텍쳐 적인 가설과, 데이터 구성에 대한 생각, loss펑션의 합리성, 등등 단계별로 시도해봐야 할 시나리오 케이스가 상당히 많아서 나 스스로도 정리가 안됐었는데, 찾아보니 이런게 있었다. ㅋㅋ

 

아마, 이게 최종본은 아니었을 것 같다. 이거보다 이것저것 더 많은 시나리오를 해봤기 때문이다.

하나하나 경험적으로 해봤던 것들을 전부 CASE 별로 정리하고, 어떤게 더 나았었는지 체크해놓은 엑셀이 있었다.

(그때는 머리 뜯어가며 고통이었는데, 지금보니 추억이네.)

 

이 시절에 저 해당 시나리오별로 하나씩 바꿔가며 돌려가면서, 무수한 모델 검증을 위한 피벗 엑셀 파일들도 생성됐었는데, 나도 계속 생성시켜가며 확인하다보니 헷깔려서, 필요없는건 그때그때 지워가다보니, 5장까지는 소스나 결과로 얘기할만한 것들이 많이 남아있지 않았다. (지금와서 생각해보면 조금 아쉽다.)

 

엑셀 피벗 그래프에서 선택할 수 있는 옵션들이었다....ㅋㅋ

대략 이런식으로 매번 test set에 대한 예측을 엑셀로 정리해가며, 한땀한땀 모든 케이스들을 눈으로 확인했었다.

이 시점에 회사에 DB도 없어서, CSV로 된 파일을 매번 전달받아, 그걸 Pandas로 돌려보고 있는 실정이라, 모델 결과를 DB에 저장해놓던지 해서 matplot 등으로 확인한다? 어림도 없었다....ㅋㅋㅋ

 

그래도 뭐, 어찌저찌 하니 다 되긴된다.

 

뭐 과정도 중요하지만, 회사에선 결과가 중요한 것 아니겠나, 나는 하다보면 둘 다로 입증 가능하다고 생각한다.

어떻게든 일을 해야한다면, 어떻게든 일을 해나가는 편인데, 나랑 비슷한 처지의 다른 Scientist들은 어떤 인생을 살고있을지, 때로는 궁금하다. ㅋㅋㅋㅋㅋ

 

이런데다 쓴다고 누가 알아나 주겠냐만, 그래도 누군가는 봐주겠지 그거로 됐다.

 

모두 화이팅하자.!