[회고] 간단한 LG Aimers 수료 후기🏃‍♂️

교육 과정부터 해커톤을 마치고, 수료증을 기다리며 간단한 회고록을 작성한다.
LG Aimers 과정은 1달간의 교육, 1달간의 해커톤으로 진행되었다.

📌교육 과정

인공지능 전반에 대한 인터넷 강의-퀴즈 형태의 교육으로 진행됐다.
회사 다니면서 진행하느라 출퇴근 길 지하철에서 주로 들었다.
영상 하나에 20분-30분 정도의 분량이었고, 총 영상 개수는 20개 정도 되었던 걸로 기억한다.

강의 내용은 정말 좋았는데, 방대한 AI 내용을 다소 압축적으로 다루다 보니 수학 등 기초에 대한 내용은 많이 생략되었다. 학부 2학년 1학기를 막 이수한 내게 선형대수 등 수학 지식이 부재했고,, 이론적인 부분에 대한 이해 부족이 약간의 아쉬움으로 남는다.

그래도 인공지능 분야를 처음 접하는 나에게도 꽤 도움이 많이 된 강의 구성이었다.
나와 같은 시기 LG Aimers 과정을 수료한 분께서 아래 링크의 벨로그 시리즈에서 교육 내용을 정리해 두었는데, 정리가 간결하게 잘 되어 있어 훑어보기 좋았다.
https://velog.io/@ggob_2/series/lgaimers

📌해커톤

🏃‍♂️해커톤 진행

해커톤은 데이콘에서 진행되었다.

해커톤이 시작되고 데이콘이라는 플랫폼의 존재를 처음 알게 되었는데, 여기 정말 꽤 괜찮다!!
데이터 분석 / 머신러닝 등 관련 대회가 끊임없이 열리는데, 가볍게 참여하기 좋은 대회부터 정말 많은 대회들이 열린다. 데이터 관련 해커톤 특성상 결과를 제출하면 바로 점수가 나오고, 등수를 포함한 리더보드가 운영되어 점수를 올리는 재미도 쏠쏠하다. 이후에도 가벼운 마음으로 다양한 대회에 참여해 보기 좋을 것 같다.ㅎㅎ

🏃‍♂️해커톤 과정

LG Aimers 해커톤은 56개의 X Features을 바탕으로 14개의 target Y 값들을 예측하는 모델을 만드는 것이 목표였다.
Train Set을 바탕으로 모델은 자유롭게 학습시키고, Test Set에 주어지는 X값들에 대한 예측 결과를 csv 형식으로 제출하면 되었다.

나는 AutoML 라이브러리인 Pycaret을 활용했다.
Pycaret을 사용하면 데이터셋을 바탕으로 모델의 성능 비교가 아래와 같이 가능하고,
모델 블렌딩/파라미터 튜닝/앙상블/plot 표현/deploy 등을 각 코드 한 줄로 수행할 수 있다.

너무 편하고 좋은데, 각 모델이 어떤 이론을 가지고 동작하는지 잘 모르면서 사용하게 되는 약점도 있다..ㅋㅋㅋ
그 부분들은 따로 공부해야 한다.

🏃‍♂️해커톤 결과 & 마무리

상위 10%가 97등 팀인 것으로 보아 약 970개 정도의 팀이 참가한 것 같은데, 최종적으로 162등의 등수를 기록해 상위 16.7%로 마무리했다.

머신러닝은 rough하게 정리하면,
데이터 전처리 - EDA - Feature Engineering - Model 선택 - 모델 고도화(파라미터 튜닝/블렌딩/앙상블 등) - 모델 배포
의 과정을 따른다.

최종적으로 제출한 내 try2 모델은 EDA - Feature Engineering 과정이 생략된 채로 모든 데이터를 넣고 학습-모델 고도화(블렌딩/튜닝/앙상블)만 자동으로 시킨 모델인데, 피쳐를 다듬어서 학습시켰을 때보다 최종 점수가 높게 나왔다.
(....내가 피쳐 엔지니어링을 잘 못했다는 소리다..)

EDA 결과를 보면서 모델 학습을 방해할 것 같아 제외했던 Feature들,
결측치를 빼고자 유사한 Feature들 사이에서 중앙값 혹은 평균값을 적용했던 Feature들..
사람이 임의로 판단한 결과가 옳지 않을수도 있으니, 피쳐 엔지니어링 시에는 근거를 갖고 신중히 하도록 해야한다.. 변수 조정 이후 plot이나 지표 등을 통해 모델의 성능이 향상되었는지 확인하면서 하면 좋을 것 같다.

14개의 각 target Y 값을 예측하며 찍어본 모델의 학습 plot들과, 모델 성능 지표들을 확인하며 시간을 더 투자해 침착하게 모델링을 진행했으면 더 좋은 결과를 냈을 수도 있을 것 같다.

첫 도전이었지만 나름 재미를 느껴 상위 10%를 기록하는 목표를 갖고 진행했으나, 16.7%에 그치게 되었다.
아쉬움이 있어야 더 발전할 여지가 있는 법이다. 재밌는 경험 해서 좋았고, 즐거웠다.
또 유사한 대회에 참여하게 된다면 더 좋은 결과를 내리라 다짐하면서, LG 해커톤 이야기는 여기서 마무리한다.