솜씨좋은장씨

소설 작가 분류 AI 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 요즘 여러 사정으로 인하여 다른 공모전 참가도 제대로 못하고 결과물 제출도 하지 못하였습니다. 어느 정도 정리를 하고 둘러보던 중 DACON에서 드디어 NLP대회가 오픈하여 이번엔 그동안 여러 공모전을 도전하며 듣고 보고 해보았던 노하우를 녹여보고자 합니다. 데이터는 영어 데이터로 구성되어있습니다. 자연어처리에 관심 있는 분들은 도전해보셔도 좋을 것 같습니다. 상금으로는 100만원에 애플워치가 제공된다고 합니다. 공모전 진행은 NIPA에서 지원해주는 GPU를 지원받아 Ubuntu + V100 + TF2 환경에서 진행하였습니다. 비싼 GPU! 지원 받아 무료로 사용해보자! Ai Hub GPU ..

데이콘 온도추정 경진대회 도전 7, 8회차입니다. [공공] AI프렌즈 시즌1 온도 추정 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 첫번째 시도 오늘은 LightGBM모델의 하이퍼 파라미터를 늘려서 시도해보았습니다. Y18 데이터는 비어있는 구간은 Y06, Y09, Y12, Y16, Y17을 평균 낸 값을 넣어주어 비어있지않은 구간의 데이터와 함께 사용했습니다. data_for_graph = train.loc[:, ['Y06', 'Y09', 'Y12', 'Y16', 'Y17']].dropna() plt.figure(figsize=(20, 10)) plt.plot(data_for_graph) import numpy as np new_Y_18 = [] for ..

데이콘 온도추정 경진대회 도전 4회차입니다. [공공] AI프렌즈 시즌1 온도 추정 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 오늘은 그동안 계속 해보고 싶었던 방법을 도전해보았습니다. 30일 동안의 Y00 ~ Y17까지의 센서 데이터를 가지고 Y18 센서의 데이터만 존재하는 3일동안의 Y00 ~ Y17 센서 데이터를 예측한 후 가장 비슷한 센서데이터를 선택하여 그 데이터를 바탕으로 앞쪽에 30일 가량 비어있는 Y18데이터를 채워넣어 학습하고 결과를 도출해보았습니다. 먼저 ligthGBM의 LGBMRegressor를 활용하여 3일간의 Y00 ~ Y17센서 데이터를 예측해보았습니다. 최적의 파라미터를 구하는데에는 GridSearchCV를 활용하였습니다. lg..

3월 ! 이번 달은 지난 금융문자분석경진대회와 원자력 발전소 상태판단 알고리즘 경진대회에 이어 DACON과 AI프렌즈가 함께 개최한 AI프렌즈 시즌 1 온도 추정 경진대회에 참가해보려합니다. 이 대회는 시즌 3까지 나올 예정이라고 하여 앞으로 어떤 대회가 계속 개최될지 궁금해 더 기대가 되는 대회입니다. [공공] AI프렌즈 시즌1 온도 추정 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 오늘은 첫날로 데이터에 대해서 이해하고 분석해보고자 합니다. 위의 유튜브 내용을 보면서 이해한 내용과 그 후 분석해본 내용에 대해서 적어보았습니다. 대회 목적 기상청 데이터로 특정 지역 또는 지형지물의 온도를 추정하는 모델 생성 모델 생성을 위해 기상청에서 관측한 기상 데이터..