FACTS
- 머신러닝 프로젝트
- 피그마로 와이어프레임 구현 및 기획
- 사물인식 및 장고 기능 역할 수행
- 머신러닝 파트 - cvlib, opencv, tensorflow 패키지로 사물인식 구현
- 장고 파트 - 이미지 업로드, 이미지 삭제, 복원 즐겨찾기 기능 구현
FEELINGS
- GIT을 통해 협업하는 부분에서 에러코드를 맞닥뜨렸을 때, 허비하시는 시간이 많았다. 트러블 슈팅을 작성하여 에러코드에 대한 공부의 필요성을 느낌
- 세부적인 업무 분담이 있어야 더 효율적으로 진행이 가능하다고 생각
- 기획 단계에서 기본적으로 이루어져야하는 데이터베이스 흐름도, API 기능명세도 같은 것에 대한 공부의 필요성
- 머신러닝에 대한 기본 지식 습득의 필요성
FINDINGS
- 팀프로젝트를 통해 서로 아는 기능이나 정보를 공유함으로 개인적인 실력이 향상
- 부가적인 기능에 대해 많이 공부할 수 있었던 계기가 됨 (GIT으로 협업하는 기능, 기획에 필요한 부가기능, 등)
- 장고에 대한 새로운 기능 습득 (이미지 업로드, 데이터베이스 다루는 방법, 머신러닝의 다양한 활용 방법, 등)
- MVT에 대한 이해도 향상
FUTURE
- 이미지의 메타데이터를 활용하는 방법에 대해 공부할 것
- 데이터베이스 흐름도, API 기능명세도에 대해 기본 지식 습득 할 것
- 장고 및 머신러닝에 대해 꾸준히 복습
- 프로젝트 중에 방향성이나 세부적인 계획에 대해 정확히 인지하고 제시할 것
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