(1강) Competition with AI Stages!

210823

P Stage는 데이터 경진대회를 모티브로 해서 프로젝트를 진행한다. AI Stages에서 운영하는 Upstage 플랫폼을 사용한다. P Stage는 U Stage에서 배운 내용들을 바탕으로 실제로 코드를 작성하고 Competition 형태의 실습을 한다.

Competition이란?

주어진 데이터를 이용해 원하는 결과를 만들기 위한 가장 좋은 방법. 캐글 이나 데이콘 에서 이런 경진대회가 많이 진행되고 있다.

• 댓글 데이터를 이용한 악성 댓글 분류

• 폐 CT 사진을 이용한 폐 질병 예측

Competition Details

Overview

• 의미, 목적, 배경, 문제점, 이유 등을 통해 방향성을 세워야 한다.

• 예를 들어 위 대회는 악성 댓글을 탐지하는 단순 NLP 문제로 볼 수도 있지만 배경을 읽어보면 다음과 같다

게이라는 단어가 악성 단어로 판단되지만 "나는 게이 여자야" 라는 문장은 악성 문장으로 판단할 수 없다. 그러나, 대부분의 데이터셋에서 게이는 악성 단어로 쓰이기 때문에 이러한 문장도 악성 문장으로 판단하게 된다.

• 따라서, 이런 배경을 읽어보면 단순히 단어들과의 연관성으로는 이 대회를 해결하지 못함을 알 수 있다.

• Overview를 보며 우리가 해야할 것은 바로 Problem Definition 이다.

  • 내가 지금 풀어야 할 문제가 무엇인가

  • 이 문제의 입력과 출력은 무엇인가

  • 이 솔루션은 어디서 어떻게 사용되어지는가

Data Description

• 쉬운 데이터도 있지만, 도메인이 낯설어 어려운 데이터도 있고 이러한 데이터들의 라벨링도 생소하기 때문에 잘 파악하는 것이 중요하다

Notebook

• 데이터 분석, 모델 학습, 테스트 셋 추론의 과정을 서버에서 연습이 가능하다

Submission & Leaderboard

• 테스트 예측 결과물을 제출하고 점수와 순위를 확인할 수 있다

Discussion

• 캐글에서는 이러한 탭이 정말 활발하게 이루어지고있음.

• 단순히 대회에서 높은 성적을 얻고싶은 사람도 있겠지만 주어진 문제를 해결하고자 하는 마음이 있는 사람도 있기 때문에 이러한 디스커션이 활발하게 이루어진다.