강의를 여러 개 들은 것들이 많아서 앞으로 종종 강의를 듣고 생각나는 것 + 정보 공유 차원으로 공유하고자 합니다. 아마 패스트캠퍼스 강의 중심으로 작성될 것 같습니다.(신청한 강의가 꽤 많기 때문에..) 0. 강의 https://fastcampus.co.kr/data_online_mlops 머신러닝 서비스 구축을 위한 실전 MLOps 올인원 패키지 Online. | 패스트캠퍼스 현직 MLOps 엔지니어에게 MLOps 서비스화 전과정을 배워보세요! 구축부터 배포, 운영 방법까지 모두 알려드립니다. 대표 클라우드 플랫폼별 실습까지 해보면 내 현업에 적용하는 것은 시간 문제! fastcampus.co.kr 커리큘럼은 여기 를 참고하세요 1. 강의 신청 이유 3년 가까이 ML관련 컨설팅 프로젝트하면서 불편하고..

이전 글에 이어서 후기를 이어나가겠습니다. 이전 글은 데이터 모양새와 대회 개요에 대한 내용이었다면, 이번 글은 문제를 푸는 방식에 대해 서술합니다. 6. 문제를 푼 방식 6-1. 전처리 및 결측 처리 - 결측은 공백을 채우거나, 전부 다 채워져 있는 '과제명' 열을 채우거나 했습니다. ML 쪽과 PLM 쪽은 조금씩 다르지만 대체적으로 전처리는 숫자들은 대체하고, 영문은 소문자로 대체, 특수문자와 띄어쓰기 등은 공백으로 처리하는 수준이었습니다. 기술적인 문제를 다 풀고 한계점을 찍었을 때 10에 9는 데이터 문제였던 경험이 있는데, 여기 단계가 성능을 엎을 만한 제일 중요한 단계였을 수 있습니다. 상위권이 쓰는 방법은 거의다 비슷하기 때문에, 과거에도 이런 부분을 조정을 했을 때 등수가 막 치고 올라가면..

대회 결과는 이전 글을 참고하시길 바랍니다. https://hotorch.tistory.com/59 1. 대회 간단 소개 및 도메인 간단히 이야기하면 국가 연구개발과제를 '기후기술분류체계'에 맞추어 예측하는 모델을 개발하는 것입니다. 즉, 방대한 R&D 문헌들 중 기후 기술 연구 내용을 분류하는 것입니다. 저도 처음 들었을 때 기술 문서 분류면 쉬울 것 같다고 생각했지만, 살펴보니 기후 기술들을 더 자세히 분류하는 데이터였습니다. 그리고 정말 처음 보는 내용이 많았고 기후 기술이 상당히 광범위함을 알았습니다. 2. 데이터 간단 소개 - Multiple Text 보통 다들 NLP를 공부 시작하게 되면 IMDB, NSMC와 같은 single text인 경우에 대해서만 다루었습니다. 조금 더 발전하면 sing..

개인적으로 올해 목표 한 10개 정도 세웠었는데, 9월인데 절반밖에 달성을 못했습니다. 올해 목표 여러 개 중 하나가 올해 데이터 관련 대회에서 나름 유의미한 성적을 내는 것이 목표였습니다. 작년에 운 좋게 1등을 한 경험이 있었지만 제가 다른 일을 벌인 게 많아 혼자 하거나 열심히 하지 않았습니다. 마침 7월 말에 시간이 조금 생긴 것도 있고, 좀 흥미로워 보이는 대회가 마침 열려서 참가하였습니다. 좋은 사람들과 팀을 구성해서 상금은 못 받았지만 총 258팀들 중에서 7등(상위 3%)을 달성하였습니다. 후기를 작성하는 데 있어 기술적인 부분을 제외한 후기를 이야기해보고자 합니다. 1. 팀원 구성 배경 학부생 때는 학교 친구들은 너무 친해서 같이 대회 나가보면 대회 등수가 조금만 횡보하면 포기를 해버리는..