[내일배움캠프 QA/QC 6기] TIL #042 심화 프로젝트 마무으리

 

[ 심화 프로젝트 : Day 5 ]

 

 프로젝트 발표 준비~~..

 

1. 모델링 결과 PPT 구성 완성

• 모델링 결과를 단순 성능 비교로 나열하지 않고, 실험 목적 → 결과 → 의미 흐름으로 구성
• Modeling 1~5 각각에 Governing Message, 결과 한 줄, 의미 한 줄을 정리하고 발표 흐름도 다시 짰다

 

2. 발표 자료 개선

• 전처리 내용을 발표하기 쉽게 요약
• Batch, Code 기준으로 데이터를 병합한 이유도 설명을 추가

 

3. 도메인 지식 보강 

• 단순 머신러닝 프로젝트가 아니라는 걸 보여주기 위해 추가할만한 제약 도메인 내용을 찾아봤다.
• 평균 용출률을 Target으로 선정한 이유, Batch 단위 품질 관리, FDA 가이드라인과의 연결, 원료(Material)와 공정(Process)을 함께 쓰는 이유, 밑에서 얘기할 선행 연구와 비교 등등...

 

4. 선행연구 조사

• 제조공정 데이터, 용출(Dissolution) 예측, Random Forest, XGBoost를 활용한 논문들을 찾아서 우리 프로젝트와 비교할 수 있게 정리했다

 

5. 오늘 배운 점

1) 좋은 프로젝트는 성능보다 "왜 그렇게 했는지"를 설명하는 과정이 더 중요하다는 걸 느꼈다 ⭐

• 모델 성능만 보여주는 게 아니라 왜 이 실험을 했는지, 어떤 가설을 검증했는지, 어떤 의미가 있었는지를 설명해야 발표의 설득력이 높아진다

2) 도메인 지식이 머신러닝만큼 중요하다!!

• 왜 Batch 단위로 데이터를 합쳤는지, 왜 평균 용출률을 Target으로 선택했는지 같은 도메인 근거가 프로젝트의 신뢰도를 높여준다 (너무나도 당연한 얘기)

3) 결과가 안 좋은 실험도 의미 있는 결과가 될 수 있다

• Interaction Feature나 Clipping처럼 성능 향상이 크지 않았어도, "효과가 없었다"는 것 자체가 하나의 실험 결과이고 이 과정 자체가 모델을 검증하는 과정이라는 걸 다시 느꼈다

 

너무 수고하신 우리 팀원분들...