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Dacon 월간 데이콘 항공편 지연 예측 AI 경진대회
Dacon 월간 데이콘 항공편 지연 예측 AI 경진대회ID : 샘플 고유 idMonth: 해당 항공편의 출발 월Day_of_Month: Month에 해당하는 월의 날짜Estimated_Departure_Time: 전산 시스템을 바탕으로 측정된 비행기의 출발 시간 (현지
[DACON] 도배 하자 유형 분류 AI 경진대회 (2): Baseline
대회 주최 측에서 정말 간단한 baseline을 제공했다. 해당 baseline을 참고하여 학습 및 inference 까지 과정을 수행하는 자체적인 baseline을 재구성 했다.
DACON 대회 참가 기록 #1
친구들과 함께 DACON 신청과 Team 결성을 마무리했다친구들에 비해 인공지능 관련 지식이 전무하기에, 바로 공부를 해보려 했으나... DACON 데이터부터 이해가 안 갔다 😞데이터 압축을 풀자마자 csv, test와 train 폴더가 있는데, 도대체 이 데이터를
[DACON] 도배 하자 유형 분류 AI 경진대회 (1): EDA
PyTorch는 사용할 줄 알지만, MNIST 분류와 같은 단순한 이미지 분류조차 해본 적 없습니다. 배워가는 과정에 있으므로 포스팅 내용에서 잘못된 내용이 있을 수 있습니다.
[ML] 데이콘 AI 경진대회 후기
데이콘 Basic 전화 해지 여부 분류 AI 경진대회 - 참가 목표 1. 에이블스쿨을 통해 들었던 수업 내용 써먹기 2. 새로운 것 시도해보기
Aischool mini project
https://dacon.io/competitions/official/236075/codeshare/7765?page=1&dtype=recent동시에 진행하기위해 데이콘 전화 해지 여부 분류 AI 경진대회를 참가했다. 일단 데이터를 다운로드 하고 간단하게 살펴
딥러닝 vs 머신러닝
머신러닝은 일반적으로 데이터를 학습하고 해당 학습을 기반으로 예측 또는 결정을 내릴 수 있는 알고리즘의 사용을 포함한다. 이러한 알고리즘은 선형 회귀 또는 의사 결정 트리와 같이 상대적으로 단순하거나 서포트 벡터 머신 또는 랜덤 포레스트와 같이 복잡해질 수 있다.딥러닝
[데이콘 | 포디블록 구조 추출 AI 경진대회]
지난 1월 2일부터 1월 30일까지 학회 멤버들과 함께 데이콘에서 주관하는 <포디블록 구조 추출 AI 경진대회> 에 참여했었다. 대회가 끝난 이후 시도한 방법들에 대해 다뤄보고자 한다.앞서 나는 이전까지 컴퓨터 비전을 다뤄본 경험이 전무했기 때문에 여러가지로 많이
Dacon 성균관대 문장 유형 분류 AI 경진대회 1등
image문장 유형 분류 AI 모델 개발언어가 사용되는 모든 영역에서 폭넓게 활용될 수 있는 문장 유형 분류 AI 모델을 개발해 주세요.문장을 입력으로 받아 문장의 '유형', '시제', '극성', '확실성'을 AI 분류 모델 생성주최: 성균관대학교주관: 데이콘일반인,
[Dacon/python] 제주도 도로 교통량 예측
제주도 도로 교통량 예측 AI 모델 개발주제: 제주도 도로 교통량 예측 AI 모델 개발요약: 제주도의 교통 정보를 이용하여 도로 교통량을 예측하는 모델 개발제주도 내 주민등록인구는 2022년 기준 약 68만 명으로, 연평균 1.3% 정도 매년 증가하고 있음또한 외국인과
[데이콘] 와인 품질(Quality) 분류 경진대회
들어가기에 앞서 AI 대회는 처음이어서 일단 어떤 방식으로 사람들이 모델링을 하는지 찾아볼 필요가 있었다. 내가 찾아본 모델링의 프로세스는 다음과 같았다. 1. 연구 주제의 설정 2. 데이터의 탐구 및 전처리 계획 3. 모델 학습을 위한 준비 및 모델 학습
[Dacon] 유전체 정보 품종 분류 AI 경진대회 Feature Selection
유전체 정보 품종 분류 AI 경진대회 Feature Selection 이용하여 적절한 Feature 고르기.
Dacon_감귤 착과량 예측 AI 경진대회
ID : 과수나무 고유 ID착과량(int) : 실제 감귤 착과량 → Target나무 생육 상태 Features (5개)수고(m), 수관폭1(min), 수관폭2(max), 수관폭평균(수관폭1과 수관폭2의 평균)데이터 기입은 cm 단위새순 Features (89개)2022
[데이콘] 대도시권 광역교통 빅데이터 분석 시각화 및 활용 아이디어 경진대회
데이콘 사이트 1. 목적 수도권(서울, 경기, 인천) 에는 약 2602 만명의 사람들이 살고 있다. 경기도에 살고 있는 나. 수도권에는 국민의 절반이 살고 있는데 그러면 그들을 모두 수용할 만큼 교통이 편하다고 할 수 있는지 궁금해졌다. 출퇴근 시간마다 버스와 지하철에
dacon 생육 환경 모델 변경(transformer)
이전 포스트에서 기존 모델(LSTM + FC Layer)에서 입력에 이전 날의 상추 무게를 concat하여 모델 개선을 이루어냈다. 이번에는 transformer 모델로 변경하여 학습을 시켜보려 한다.항상 hugging face를 통해 BERT와 같은 모델을 사용했었지
dacon 생육 환경 예측 모델 개선
대회 링크: https://dacon.io/competitions/official/236033/overview/description이전 학습 결과를 보면 제대로 학습이 되지 않는 문제가 발생했다. 그 때 써놓았던 문제점을 해소하기 위해 먼저 데이터셋의 구성을
dacon 생육 환경 학습 결과
대회 링크: https://dacon.io/competitions/official/236033/overview/descriptionbaseline 코드를 몇 번 돌려보고 내 생각대로 더 좋은 방법으로 개선시켜, 학습시켜본 결과 다음과 같은 결과를 얻었다.(ba
dacon 상추의 생육 환경 생성 AI 경진대회 baseline 클론 코딩 및 해석
dacon에 현재 열려 있는 "상추의 생육 환경 생성 AI 경진대회"를 준비해보려 한다.먼저 baseline 코드를 그대로 써보고 이를 해석한 것을 쓴다.출처: https://dacon.io/competitions/official/236033/codeshare