[Boostcamp AI Tech] [모델 최적화] 17주차 Day 1 학습 기록

bluegun·2021년 11월 22일
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AI Tech 2기 활동

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요약

강의 내용

  • 간단한 대회 소개 및 최적화, AutoML 이론
    최종 프로젝트
  • 각자 EDA한 자료들 정리할 방법 의논
  • stratified dataset 가능한지 의논

무엇을 했나요?

대회

최적화 대회가 시작되었다.
최적화 대회의 목표는 성능과 속도를 종합해 일정 기준 치를 넘는 것으로, 둘 다 고려해야 한다는 점이 주요 포인트 같다.
아직 어떤 식으로 최적화를 진행해야 할 지 전혀 감이 오지 않아, 일단 강의만 계속 들었다.

최종 프로젝트

지난 주에 각자 EDA한 것을 바탕으로, 이를 어떻게 종합할 지 의논하였다. 그리고 데이터셋이 class뿐만 아니라 class 내에 sub-class 개념으로 attribute란 개념이 존재해, 이를 모두 고려한 stratified dataset이 가능한지 얘기를 했다. 용범님께서 지난 Detection 대회 때 비슷한 상황에서 이를 구현하신 적이 있다 하셔서, 자신이 다시 한 번 해보겠다고 하셨다.

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