- 어제는 너무 정신없어서 못씀
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어제는 전처리된 데이터들을 팀원분들이 잘 모아주셔서 EDA 하고 모델링을 하기 위한 전작업들을 했다.
그리고 오늘은 pm맡으신 분이 데이터를 조금 더 추가해줘서 머신러닝을 해보앗다.
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CatBoost
- 장점 : 지역 변수 등 범주형 정교하게 반영 가능,
- 단점 : 러닝 커브 있음
LightGBM- 장점 : XGBoost보다 더 빠른 학습 + 비슷하거나 더 나은 성능,
- 단점 : 과적합 위험 약간 존재해서 과적합 확인 필수
AutoML (H2O, PyCaret)단점 : 블랙박스 구조 우려
데이터를 다시 불러와야하는데 에러나기 시작하면서 또 멘붕이 왔다.
챗지피티랑 싸우며 어찌저찌 하다가 4시 이후에 강사님께 중간보고하고
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- 팀원분들이랑 살짝 넋두리...하다보니 끝날시간이 되었다.
이ㅇ
위에는 왜 씨끄믛게 나오는지 모르겠지만 암튼 저번에도 그렇고 이번에도 그렇고
팀원분들 잘만난것 같다. 다들 열심히하고 진심으로 프로젝트에 임함
한량같은 내 자신....조금 반성했다.
짧은 시간이지만 다들 각자 많이 배워가고 목표하는 바대로 이뤘으면 좋겠다.
아 그리고 오늘 피그마에서 플러그인 배포했다.
아직 완벽하게 반영은 안된것같지만 꽤나 그럴듯 하다.
AI 는 아직 못넣었지만 AI모델 개발 과정을 듣고있는 한 사람으로써 계속해서 디벨롭 할 예정이다
Design System AI
https://www.figma.com/community/plugin/1518864076543910996/design-system-ai
디자인 시스템의 구조와 자동화 수준을 진단하고 시각화하는 Figma 플러그인
🎯 주요 기능:
- 디자인 토큰, 컴포넌트, 자동화 상태 대시보드
- 중복 토큰 및 네이밍 불일치 탐지
- 토큰·컴포넌트 사용량 시각화
- 디자인 자동화율 측정
🛠️ How to Use Design System AI
1️⃣ Select a Frame
🔲 프레임 하나를 선택하세요 (디자인 시스템이 적용된 화면 또는 컴포넌트 포함 프레임)
2️⃣ Run the Plugin
🚀 플러그인을 실행하면 자동으로 분석이 시작돼요
3️⃣ Check the Dashboard
📊 토큰 수, 컴포넌트 수, 자동화율, 사용률 차트를 확인하세요
4️⃣ Export CSV
📥 “Export CSV” 버튼을 눌러 토큰 리포트를 다운로드할 수 있어요
사용법은 👇🏻
https://www.instagram.com/reel/DLZLOOkSZMw/?igsh=MTF2MThibmZwaWlrNQ==
깃허브도 연동하고 계속 업데이트 할 예정이니 많관부 🚀