Sejong Kaggle Challengers 2기 시작

지원배경

에브리타임에서 캐글스터디 2기를 모집한다는 글을 보고, 하루정도 망설이다 신청했습니다. 지원서를 받는 메일주소가 교내 AI 관련해서 유명하신 교수님이신 것을 알고 있었기 때문에, 스터디에 들어간다면 발전할 것이라는 확신은 있었지만 아무래도 뭔가 변화를 시도하는 것은 늘 망설여지기 마련입니다.

그 외에도 다음과 같은 이유들이 있었기에 저에게 있어서 좋은 side effect가 있을 것이라 생각했습니다.

• 동아리에서 Andrew Ng 교수님의 Machine Learning 강의 스터디를 한다.
• 수학적인 베이스가 부족하다.
• 머신러닝을 너무 겉핥기 식으로 공부했다.

동아리에서 이제 A반을 비전, 자연어 등으로 여러가지 반으로 나눠서 운영한다고는 했지만 개인적으로 생각해봤을 때 아직 딥러닝으로 나아가기에는 이르다고 느껴졌습니다. 갈 길이 멀게 느껴져서 급해졌지만, 오히려 이럴 때 정도(正道)로 바르게 걸어가는 것이 좋을 것 같네요.

 

회의내용

만나는 요일, 시간 - 금요일 8시

해야할 것: 문제 풀고 자기가 푼 것 설명???하기

organization에 어려웠던 부분 이슈 남기고 필요하면 토의 해보기

1주일에 한문제씩 리뷰한다.

처음 한 3개월 정도는 리뷰를 진행하고 괜찮으면 1기랑 합체!

 

문제(Competetion) 순서

https://dacon.io/competitions/official/17801/overview/description/

1. 병원 개/폐업 분류 예측 경진대회
2. 대출 상점 총 매출 예측 경진대회
3. 아파트 경매가격 예측 경진대회
4. 신용카드 거래 데이터 시각화
5. KBO 외국인 투수 스카우팅 최적화 경진대회
6. 퇴근시간 버스승차인원 예측 경진대회
7. 반도체 박막 두께 분석 경진대회
8. 원자력발전소 상태 판단 경진대회
9. 음성 중첩 데이터 분류 AI 경진대회
10. 컴퓨터 비전 학습 경진대회
11. 소설 작가 분류 AI 경진대회

우선 지난 1기의 스터디 내용을 기반으로 이러한 순서로 overview를 진행하기로 하였습니다. 문제를 고르는 것도 꽤나 용이 쓰이는 일인데 역시 선배가 있으니 좋네요.

 

Personal goals

1. 다양한 데이터 종류에 대한 visualization, EDA 익히기
2. 상위권 솔루션 제대로 분석하기(우승자 유튜브 영상 같이 확인하기)
3. 파이썬 머신러닝 완벽 가이드를 부교재로 활용하기
4. 제대로 된 검증(Evaluation)에 대해 생각해보기
5. 해당 문제에 나오는 수학, 통계적 지식에 대해 꼼꼼히 공부하기
6. 남들 몰래 메달따기...ㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎ

이번에 캐글 스터디를 하면서, <파이썬 머신러닝 완벽 가이드> 책의 예제로서 활용하면 정말 좋을 것 같았습니다. 앞으로 회귀, 분류 등 문제들을 만날 때 상위권 솔루션과 책을 함께 보면서 파라미터에 대한 내용이나 검증에 대한 것들을 꼼꼼히 살펴봐야겠습니다.

 

해야 할 일

1. 교수님께 메일 문의하기 - 확인해보니 내가 메일 확인을 안 했던 것이었다. 우하하.... 늦었지만 답장 보내드려야지..

2. 프로젝트 마무리 얼른 하기 ㅜㅜㅜ pth파일을 저장했는데 왜 쓰질 못하니 ㅜㅜ