https://dacon.io/competitions/official/235647/overview/

데이콘에서 종료한 대회의 데이터와 코드를 참고해 알고리즘 제작을 실습해보려 한다. 처음으로 풀 문제는 올해 11월 종료한 심리성향 예측 AI 경진대회 이다.

Overview

테스트 참가자의 국가 선거 투표 여부를 예측한다.

• 사용 가능 언어 : Python, R
• 심사기준 : AUC
• 외부 데이터 사용불가, pre-trained Model 사용불가

딥러닝을 하기 위한 텐서플로 기초 사용법입니다. 파이썬 numpy array를 활용해 기본적인 텐서를 생성하고, 생성된 텐서의 정보를 확인해보자.

데이터의 학습과정을 확인하고 분석하기 위해서는 이를 그래프로 시각화하는 과정이 필수적이다.

matplotlib.pyplot 라이브러리를 활용해 그래프 시각화 테크닉을 익혀보자.

딥러닝의 Tensor => numpy array로 주로 표현한다. Tensor의 기본에 대해 이해하고 python numpy의 기본 도구들을 익히자

• TensorFlow 2.0으로 베우는 딥러닝 입문 강의를 들으며 공부한 내용입니다.

복습 겸 입문 강의를 쭉 훑으면서 기초를 다시 다져보려 한다. Subclassing 코딩스타일을 익혀보자.

강의에 사용된 예제 코드는 이전에 다뤄본 MNIST 숫자분류 코드로 깃헙 주소는 아래와 같다. -> 여기!

Image Classification : Tensorflow dataset

3번 유형의 문제를 몇개 더 찾아보았다. 개/고양이 사진을 분류하는 문제를 풀어보았다.

Time Series Analysis

시계열 데이터의 처리.

Natural Language Processing

문자열 데이터를 받아 sarcastic한지 판별하는 문제를 풀어보자. 이전과는 다르게 자연어 처리 문제이다.

케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 책을 참고하였습니다.

합성곱 신경망

: 텐서플로 자격증을 공부하면서 컨브넷에 대한 이론적 이해가 많이 부족하다고 느꼈다. 이론 베이스가 약하니 모델을 어떻게 변형해야 할지도 감이 안와서 책을 보면서 좀 차근차근 다시 이해해보려고 한다.

Image Classification

가위바위보 손 사진을 갖고 가위/바위/보자기로 이미지를 분류하는 classification 문제를 풀어보자. 이전과 마찬가지로 이미지 분류 문제입니다.