DACON 원자력 상태판단 알고리즘 경진대회 참여 후기!

idEANS 팀원들과 함께 진행했던 후기입니다.

자세한 내용은 idEANS 팀 블로그에 포스팅 하였습니다.

아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다.

 

대회 링크

[산업] 원자력발전소 상태 판단 대회

 

데이터 불러오기 / 이해하기

제공 데이터 이해하고 학습데이터/테스트 데이터 load 해보기!

도전 1, 2일차

원자력 발전소 상태 판단 알고리즘 공모전 도전 1, 2일차!

도전 3, 4일차

원자력 발전소 상태 판단 알고리즘 공모전 도전 3,4일차!

도전 5일차 (마지막날)

원자력 발전소 상태 판단 알고리즘 공모전 도전 5일차!(마지막날)

최종 Private 순위

총 190팀 중에 47위를 기록했습니다.

 

5일 동안 도전 후기

처음 시작할때 머신러닝의 여러 앙상블 모델에 대해서 모르고

그저 DACON에서 제공해주는 base_line 코드의 하이퍼 파라미터만 바꿔보면서 도전했지만

알바도 하고 Dev-Matching을 도전하면서 핸즈온 머신러닝과 패스트 캠퍼스의 머신러닝 강의를 통해

각 알고리즘의 개념과 주로 많이쓰이는 모델, 그리고 보통 성능이 잘나오는 모델이 무엇인지도 알 수 있었습니다.

그 후 속도도 빠르고 성능도 잘나온다는 lightGBM을 사용해 보았지만 결과는 좋지 못하였습니다.

어떻게하면 최적의 파라미터를 찾을 수 있을까!

하고 다시 공부를 하면서 GridSearchCV와 같은 기법에 대해서 알게되었습니다.

Colab 환경에서 여러 하이퍼파라미터를 변수로 넣고 테스트 해보기에는 시간과 자원이 부족함을 느꼈습니다.

조금 더 빨리 공부하고 더 많이 도전해봤으면 어땠을까 하는 생각이 들지만!

이 대회의 수상이 끝난 후 연습으로 지속적으로 제출이 가능하다고하니

시간이 모자라서 더 못했던 내용들을 하나씩 도전해보면서 성능을 높여가볼 생각입니다.

(+ 월간데이콘 2도 수치데이터면 같이 도전해보려합니다.)

성능을 높이는 과정은 개인 블로그에 하나씩 올려보려합니다.

언젠가는 머신러닝/딥러닝용 컴퓨터를 맞추고 런타임 걱정없이 돌릴 그날까지!

열심히 공부하려합니다.

 

대회는 끝났지만 아직 이 데이터를 가지고 연습을 할 수 있도록 데이터 다운로드와 제출을 할 수 있게 열려있습니다.

이러한 수치 데이터를 다루어 보고 싶은 분들은 한 번 도전해보셔도 좋을 것 같습니다.

읽어주셔서 감사합니다.

 

 

나도 한번 도전해보기 ↓

[산업] 원자력발전소 상태 판단 대회