Short Introduction
이 프로젝트에서는 머신러닝에 대해 공부하고 예측 모델 대회 플랫폼인 Kaggle에서 구현해볼 것입니다.
Content
- 프로젝트 진행 동기
머신러닝, 딥러닝에 대해 공부하고 있고 관련 R&E를 진행중인데 조금 더 지식과 실력을 기를 수 있을 것 같아 시작하게 되었습니다
- 프로젝트의 진행 과정
Pytorch 라이브러리를 사용해 google colab 환경에서 작업했습니다.
5월 초까지 Kaggle에서 데이터셋은 어떻게 가져올지, 어떤 competition에 참여할수 있을지 알아보았습니다.
그 후 실제로 2개의 competition에 참가하였습니다. 예측 모델을 제작한 뒤 정확도를 비교할 수 있었고, 이 정확도를 올리고자 data processing을 거치고 더 적합한 model을 찾기 위해 노력하였습니다.
- 프로젝트의 결과
타이타닉 생존자 예측:
1차 시도: linear regression 이용 -> 정확도 0.701
2차 시도: logistic regression 이용 -> 정확도 0.740
3차 시도: data normalization -> 정확도 0.760
4차 시도: 모델에 반영되는 변수 추가, epoch 조정 -> 정확도 0.765
Kannada MNIST 분류
1차 시도: Pytorch의 CNN 사용
2차 시도: Dropout 적용
- 프로젝트 진행 소감
예측 정확도를 일정 수준 이상으로 올리기는 어려운 점이 많았습니다.
Attachments
https://colab.research.google.com/drive/1p3aOf9ronmiOj0NUMtpE-muvYnqUjJbY
About
본 글은 2022년도 1학기에 21 구본준, 22 윤예준 연구회원이 진행한 프로젝트입니다.