house price prediction
서울시 아파트 가격 예측에 대한 

나는 내 학습목표를 달성하기 위해 무엇을 어떻게 했는가?

수업 진도표에 맞추서 강의를 수강
추가학습

ensemble 등 강의를 들었지만 이해가 완전히 되지 않는 부분이 많았고 이를 해소하기 위해서 ChatGPT 를 통해 이해를 심화
numpy, pandas 등 데이터 전환간 혼동피하기 위해 ChatGPT 를 활용


베이스코드 없이 시작을 하려고하니 아무것도 떠오르지 않음

주어진 베이스코드 코드 한줄 한줄을 이해하려고 함
학습 과정에서 주어진 7단계 과정의 순서를 체화하려고 함


파라메터 튜닝

gpu 셋업이 안되어 있어서 이를 설정
optuna 를 통한 파라메터 튜닝을 시도
파라메터 튜닝하는 동안 이를 기록하기 위해 파일에 기록




마주한 한계는 무엇이며, 아쉬웠던 점은 무엇인가?

이해 부족

여러가지 모델중 어떤 모델을 선택해야하는 지에 대한 지식의 부재
폴드나, 평가 지표에 대한 이해 부족
데이터 처리 사이클을 정해진 것인데 이 때문에 체계적으로 일을 진행하지 못하면서 비효율적으로 시간을 소모


익숙하지 않음

툴/라이브러리 에 익숙해지는데 시간이 소요됨


예측해야하는 타겟에 대한 정확한 이해

기간이 정해져있었음


협업이 원할지 않았던 팀이라 시너지가 없었던 것이 아쉬웠으나 개인 공부하기도 바빴던 수준이었다.
대회와 베이스라인 코드에 대한 설명 강의가 있는 것을 대회가 끝나고 알았음


한계/교훈을 바탕으로 다음 경진대회에서 시도해보고 싶은 점은 무엇인가?

컴퓨팅 자원 효율 최대화

EDA 부터 제출까지의 사이클을 먼저 돌려서 추가적인 EDA를 하는 중에도 자원을 쉬지 않게 하는 목표
데이터 처리 사이클은 정해진 것이므로 이를 순서대로 진행해서 빠른 사이클 완성


쥬피터의 효과적인 활용

길어지면 재사용성이 덜어지는 것으로 생각됨
단계를 파일 단위 output 을 생산하고 다음 파일로 진행





link

upstage-ai-lab
upstage-ai-lab-project-01
upstage-ai-lab-project-03