[08.23 P Stage Day1] - 🚀 Competition with AI Stages! 출발

😷 이미지 분류 대회[마스크 착용 분류 AI 모델]

개요

P Stage 는 경진대회를 통해 프로젝트를 진행한다.

실습 위주의 Practical Skill들을 학습한다.

→ 전처리, 학습, 추론, output 까지 직접 다루면서 손으로 익히는 과정이다.

얻을 수 있는 점 : 머신러닝 파이프라인을 전체적으로 경험한다.

학습 플랫폼

: AI Stage, Boostcourse, Github, Slack

Competitions 세부사항

: 왜 Competition을 진행할까?

1. 내가 하고자 하는 것에 방향성을 부여한다.
2. 문제가 있다면 문제를 정의할 수 있다.
3. 그리고 정의된 문제로부터 데이터를 통해서 해결할 수 있나? 없나? 를 고민한다.
4. 데이터를 해결할 수 있다면 AI로 해결할 수 있는 것인지 고민을 한다.
5. AI로 해결할 수 있다면 어떤 모델로 어떤 파라미터로 접근하는 것이 적합한지 스스로 생각하고 판단한다.
6. 그리고 최고의 결과를 도출해 낸다.

1. 핵심 : Problem Definition(문제 정의)

"내가 지금 풀어야 할 문제가 무엇인가?"

"이 문제의 Input과 Output이 무엇인가?"

"이 솔류션은 어디서 어떻게 사용되어지는가?"

이런 접근으로 학습해야 다른 문제가 나오더라도 접근하는 접근법을 알 수 있게 될 것.

2. Data Description

File 형태나, MetaData Field 소개 및 설명이 들어간다.

3. NoteBook

데이터 분석, 모델 학습, 테스트 셋 추론의 과정을 서버에서 연습이 가능하다.

→ AI Stage에서 개인당 1개의 GPU와 Notebook을 제공해주기 때문에 BoostCamp 꼭 하는 것을 추천!😃

4. Submission & LeaderBoard

테스트의 결과 예측물을 서로 공유하고 나의 순위도 확인하면서 동기부여를 할 수 있다.

5. Discussion

등수를 올리는 것 보다는 문제를 해결하고 싶은 마음!

(실제로 Kaggle에서는 서로 소통을 많이 하고, 순위의 목적이 아니라 도메인 지식을 서로 공유하면서 진행해 나가는데, 이를 보고 배워야 한다..!)

의미는 무엇일 까? : 모두가 하나의 문제를 해결하고 싶은 마음을 가지고 있기 때문에!

6. Machine Learning Pipeline

→ Competition은 여기 Pipeline에서 거의 모든 것을 충족할 수 있도록 배운다.