###### tags: `연대강의`

# 5월 11일

# NLP 특강

지난주 있었던 김영삼 박사님 자연어 처리 특강에 대해서 적어주세요!

- 좋은 점
- 자연어처리에 대해 배울 점이 많았고, NLP에 사용하는 딥러닝 기법을 알려주셔서 좋았습니다.
- NLP 관련 현업의 이야기를 직접 들을 수 있는 점
- 자연어처리를 배울 기회가 없었는데 그러한 기회를 가질 수 있었던 점
- 자연어처리시 심리학적인 요소가 들어간다는 점이 흥미로웠습니다. 그리고 처리방식도 처음으로 접해보게 되어서 좋았습니다.
- NLP 연구의 최근 동향과 언어학적/컴퓨터 공학적인 이론 배경을 균형감 있게 알려주셔서 이해에 도움이 되었습니다.
- 더 부족했었던 점
- 실습을 조금 했으면 더 좋았을 거 같습니다.
- 속도가 너무 빨라서 모두 이해하기 어려웠습니다.
- 현실 세계에서 어떻게 이용되는지 더 예시를 들어주셨으면 더 좋을 것 같습니다.

# 프로젝트

- 코뿔소
주제 : 서울시 수소차 충전소 입지 선정
진행상황 : 팀을 나누어 입지 선정 모델링을 위한 변수 파악 및 데이터 전처리
[깃헙에 데이터 업로드 완료](https://github.com/statkwon/rhino/tree/master/data)
-1팀 : 방문량이 많은 주유소의 특성 파악
-2팀 : 서울시 내 지역별 위치적 특성, 수소차대수 파악

향후계획 : 모델 선정 및 모델링을 통한 시뮬레이션

- 사응일간
- 진행 현황 : 프로토타입 모델링을 위한 데이터 크롤링 및 머지&클린징 완료. 내일(12일) 오프라인 모임을 통해 프로토타입 모델을 만들어볼 예정
- 향후 일정 : 프로토타입 모델을 만든 후 지속적인 모델 성능 테스트와 보완 예정. 모델링을 마친 후에는 이를 이용해 음원 순위 예측 웹을 제작하는 것을 목표로 함.

- 골든타임
- 5월 15일: 데이터분석 때 다룰 모형 확정
- 5월 30일: 데이터분석 코드 짜는 것 목표 + 추가 분석 사항 포함하기
- 6월 07일: 데이터분석 시각화하는 것 목표
- 6월 22일: 깃허브에 완성 + 끝나는 걸 목표! (웹페이지, 논문)

사용할 모형을 몇 가지 결정했다
시계열 분석이랑 회귀분석에따라 인구 수가 늘어나고 있는 (혹은 고령화되는), 미래의 의료취약지역(의료 사각지대)을 찾는다.
국가에서 지정한 의료취약지역(공보의 배치 보건소)와의 비교 (국가에서 예측모델을 사용하는지 알아보기)
차원축소를 이용해서 시각화를 편리하게 한다 (5월 30일까지하는 것)
추후 더 많은 모델을 사용할 수 있는 방법 논의
타임라인을 정했다
각자 할 수 있는 일 분배했다

- Casa
- 주제: 부동산 가격 예측 프로그램
- 진행 현황:
- 데이터 추가 전처리
- 수집된 데이터셋 내 유의미한 변수 selection을 위한 전처리 및 EDA
- 거시경제 변수 추가, 아파트 별 거래총액, 거래수 변동비율을 파생 변수로 생성
- 모델링:
- 비지도 학습 내 K-means를 활용하여 군집을 하였지만, 결과가 좋지 않아 K-prototype을 사용하여 모델 성능 향상
- 군집 결과 시각화 진행 중
- ARIMA 시계열 분석을 통해 미래 가격을 예측하였지만, 실제값이랑 오차가 존재하여 VAR 모델링으로 수정 중

# 조별 멘토링

- 장소: 역삼역(12:30분) 인근 식사 후 멘토링
- 5월 13일 12:30, 역삼역: 주용우, 이형선, 양정열, 조유림, 김채형 (Casa)
- 5월 20일 12:30, 역삼역: 강동원, 백원희, 오태환, 유건욱, 이청파 (사응일간)
- 6월 3일 12:30, 역삼역: 이재상, 정권상, 손지우, 서경덕, 이현탁 (코뿔소)
- 6월 12일 12:30, 역삼역 : (골든타임조)
# 시각화

https://statkclee.github.io/viz/viz-ggplot2-practice.html