Hackathon

Code:링크텍스트Brainstorming: 링크텍스트Script: 링크텍스트PPT: 링크텍스트시작: 해커톤이라는 것을 처음 들은 저에게는 너무나 막연했던 것 같습니다. 처음 본 팀원과 난해한 데이터셋 그리고 결과물을 낼 수 있을까하는 정말로 어둠속에 있었습니다.중간:

주제: 위협 표현 모델 개선을 위한 XAI를 활용한 시각화와 다양한 고찰데이터셋: 텍스트 데이터(ai 허브와 제공 데이터)팀원:4명방식: 전체적으로 수행하지만 중간 중간 개별적으로 할 것오늘 이야기를 한 것은 데이터셋에 대한 활용과 방향성 그리고 우리의 목적에 대해서

해커톤 개요서를 19(수)까지 완료하기 위해 coggle와 회의를 바탕으로 작성을 하였고 그러던 와중에 해커톤 진행 방식에 대해서 정립이 된 것 같아서 좋았다.사실 해커톤이 시작은 되었고 방식에 대해서도 얼추 감은 잡혔지만 뭔가 배에 돛대가 없는 허전한 느낌이 들었는데

오늘 해커톤의 기획서를 오늘 제출했고 다른 캠퍼스이지만 하나의 기업을 프로젝트 수행을 하고 있기에 서로의 방향성과 막막함에 대해서 공유를 하니까 조금 공감도 되고 좋았던 것 같다.그리고, 같은 이야기를 들어도 서로의 가치관과 이해도가 분명히 다르게 때문에 많은 대화가

이제 해커톤에 대한 기획서는 제출한 상태에서, 저희의 과업 분업많이 남았습니다. 저희의 큰 틀은 병렬적으로 가지만 세부적인 것은 직렬적으로 간다입니다. 왜냐하면, 병렬적으로 가게 될 경우 업무 효율은 느릴 수도 있다는 단점과 자기 파트 말고는 알지 못한다는 큰 단점이

오늘 한 일

해커톤3가 처음 시작이 되는 날이었지만 지난주에 매일 몇 시간씩 회의를 하고 업무 분담을 하였기에각자의 일을 잘 수행한 것 같습니다. 저는 머신러닝과 xai for nlp관련해서 담당을 맡았지만 먼저 저희의 task인 감정 분류부분에 대한 이해를 높여야 한다고 생각을

오늘 한 일 TX-ray에 대한 내용을 공부한 날이었습니다. 사실, 최신 논문이라 다양한 산업에서 어떻게 쓰이는지에 대한 내용을 인지하기가 어려워서 막막했습니다. 유튜브를 보아도, 구글링을 해봐도 자세히 정리된 것이 나오지 않아서 막막한 하루였습니다. 문제점

처음으로 5명이 대전에서 다 모였습니다.다같이 서로의 진행 상황이 어떻게 되는 중이고 무엇이 막히는지를 잘 몰랐습니다. 소통은 잘 되었지만 구체적으로 몰라서 도움지 못하는 답답함이 있었는데 그것이 너무나 해소가 되어서 좋았습니다.그리고 각자의 난제를 소통하고 해결했을

tx-ray의 저자가 LSTM모델과 txt데이터를 가지고 코드를 구현한 github가 있습니다. 그 깃허브에서 데이터를 클론하여 모델을 돌리는 것이 목표입니다.그러나, 문제인 것은 데이터를 클론을 하여도 생각보다 많은 데이터와 파일을 열어서 어떻게 데이터들이 조직이 되

정의view or emtion 뒤의 상황 인식한다. 즉, 감정을 찾고 분석하거나 의사소통의 부분적인 요소들을 분석하기도 한다.배경사실 인간은 다양한 언어를 통해 여러 가지 표현방식으로 의사소통을 하고 그 모든 것에는 감정(긍정,부정,neutral)이 관련이 되어있습니다

Pandas: 데이터 분석 및 조작 라이브러리Matplotlib: 데이터 시각화 라이브러리Seaborn: 더 높은 수준의 데이터 시각화 라이브러리WordCloud: 텍스트 데이터 시각화re: 정규 표현식을 이용한 함수 제공(pre-process strings)Count

Dataset: train, test, valdf: read_csvparameters: delimiter, namescross-validation: test dataset분리

해커톤 3에서 XAI기법을 이용하여, 타당성 및 성능 개선을 하려고 합니다. 하지만, AI, ML, DL 그리고 지도, 비지도, 강화학습 등 다양한 방식들 중에서 어떠한 방식으로 어떻게 할지 모르기에 논문을 리서칭하던 중 기존의 XAI for NLP기법보다 성능이 좋

Aporoach Experiment

오직 예상되는 모델 지식과 의미론(영문학적)만 측정한다모델과 조사 영역이 일치하지 않을 때 mislead주석처리는 예상하지 못한 의미를 발견하지 못한다.learns: How does self-supervision abstract/learn knowledge?during