[AI 부트캠프] DAY 63 - 머신러닝 프로젝트 7

[오늘의 일지]

머신러닝 프로젝트 - 지금까지 과정 정리, 발표 자료 만들기

[상세 내용]

머신러닝 프로젝트

지금까지 과정 정리

- 이제 프로젝트가 내일 발표만을 남은 상황입니다. 아직 대회는 한참 친행 중이지만 프로젝트는 마무리해야 되기 때문에 지금까지 과정을 타임라인으로 정리해보려고 합니다.

• 대회 주제 확인
• 데이터 확인
• 베이스 라인 코드 확인 
• 베이스 라인 코드 기반으로 모델링 시작 
• 전처리 및 하이퍼 파라미터 튜닝 후 1차 평가 지표 획득(처음 110등 정도) 
• 평가 지표 정체기(전처리 및 다른 모델 사용 해봤지만 극복 실패) 
• 3가지 모델 앙상블로 평가 지표 상승 
• 대회 초기화
• 다시 새로운 전처리 후 2차 평가 지표 획득

 

발표 자료 만들기

- 위에서 정리한 내용들을 토대로 아래의 순서대로 발표자를 만들었습니다.

• 프로젝트 문제 정의
• 데이터 기술
• 평가 지표 정의
• 분석 방법 설명 (어떤 모델을 썼는지, feature engineering은 어떻게 했는지)
• 성능 평가
• 결과 해석 (왜 결과가 이렇게 나왔는가)

 

[마무리]

 오늘은 프로젝트의 막바지 단계로서 지금까지의 과정을 회고하면서 발표 자료를 위해서 타임라인 순서대로 정리해 보았습니다. 또 이렇게 하나의 프로젝트가 마무리되었습니다. 내일은 발표날이기 때문에 프로젝트의 총 평가와 다른 조의 발표를 듣고 리뷰하겠습니다.