내일배움캠프 수강생들은 매일 그날 배운 것을 정리하는 TIL(Today I Learned)을 블로그에 업로드합니다. TIL은 자신의 역량을 객관적으로 파악할 수 있음은 물론, 취업할 때 성실함을 증명하는 수단이 되죠.
내일배움캠프의 수강생들은 TIL을 어떤 방법으로 작성하고 있을까요? 내일배움캠프 수강생들의 우수 TIL을 발표합니다.
최지호
✍🏻 최지호님의 블로그
🧑🏻💻 선정 이유
해당 수강생의 TIL은 머신러닝 회귀 분석의 기초 이론부터 코드 실습, 그리고 결과 해석까지 완벽한 기승전결을 갖춘 훌륭한 기록입니다.
단순히 강의 내용을 요약하는 데 그치지 않고, 평가지표(MSE, MAE, R²)의 수리적 특성을 비교하며 "오차 크기가 중요하면 RMSE, 설명력을 보려면 R²를 본다"고 실무적 관점으로 기준을 정리한 점이 돋보입니다.
특히 당뇨병 데이터셋을 활용한 실습 파트에서 Ridge와 Lasso 모델을 직접 학습시킨 후, Lasso 모델에서 가중치가 0이 되어 탈락한 7개의 변수(age, sex 등)를 명확히 찾아냄으로써 L1 규제의 '자동 변수 선택' 효과를 코드 결과로 직접 증명해 냈습니다.
배운 이론을 실습 코드로 꼼꼼히 검증하고 논리적인 결론까지 도출해 내는 주도적인 학습 태도가 타의 모범이 되기에 우수 TIL로 선정합니다.
황현웅
✍🏻 황현웅님의 블로그
🧑🏻💻 선정 이유
해당 수강생의 TIL은 단순한 그날의 학습 요약을 넘어, 현업 데이터 분석가의 '완벽한 프로젝트 포트폴리오 문서'의 표본을 보여주고 있습니다.
특히 NASA 엔진 수명 예측(RUL) 프로젝트에서 예측 오류 비용이 대칭적이지 않음(False Negative의 치명적 리스크)을 비즈니스적 관점에서 정확히 정의하고, 이를 바탕으로 조기 경보 임계값(Threshold)을 보수적으로 조정한 통찰력이 압도적으로 우수합니다.
또한 FD001의 단일 성공에 안주하지 않고 FD002~FD004 확장을 위한 모델 검증 및 평가 지표 다층화 계획까지 치밀하게 세운 점이 훌륭합니다.
이와 더불어 생성형 AI(LangChain)를 활용한 프롬프트 엔지니어링의 본질까지 깔끔하게 정리하여, 전통적인 머신러닝 모델링과 최신 LLM 기술 모두를 깊이 있게 내재화하려는 주도적인 학습 태도가 타의 모범이 되기에 우수 TIL로 선정합니다.
여러분의 결심이 결실을 맺을 때까지 내일배움캠프가 함께합니다.
내일배움캠프는 단순히 지식을 쌓는 곳이 아닙니다. 성장하는 디자이너가 될 수 있는 토대를 마련하는 장이죠. TIL과 같은 아주 작은 습관부터 끝까지 나를 믿고 해내는 끈기까지. 누구나 디자이너라는 꿈에 가닿을 수 있도록 가장 안전하고 튼튼한 계단을 놓아드립니다.
오직 성장에만 몰입할 수 있는 환경, 가장 효율적으로 디자이너 역량을 키울 수 있게 지도하는 튜터진, 매니저의 꼼꼼한 멘탈 관리까지 체계적인 관리 시스템이 준비되어 있습니다.
내일배움캠프와 함께 인생에서 가장 성장하는 시간을 만들어 보세요.