728x90 Additional Study25 DCC 수상 후기 수상 후기 정말 많은 내용을 공부하고 준비했지만 5분이라는 제한된 발표시간에 끝내야했기에 ppt의 내용은 너무나 부족한것이 아쉽다.. PPT 내용 일부를 공유해보고자한다. 똑같은 진흥원 원장상이니 크게 연연하지 않으려했지만 여전히 왜 우수상이었는지 의문과 아쉬움이 크다. 팀원끼리는 한두팀말고는 경쟁상대가 없다며 최소 최우수라고 생각했는데 단순히 연구성과나 디벨롭 정도만으로 결과가 나오는 것은 아니니 인정하고 이 분함을 품고 나아가려고 한다. 다음 대회에서는 기대와 일치하는 성적을 거두길바라며 아쉬움을 달래보게 되는 대회였다. 2023. 12. 11. 대구 교통사고 피해 예측 AI 경진대회 - (1) 대회 개요 이동수단의 발달에 따라 다양한 유형의 교통사고들이 계속 발생하고 있는 현실에 따라 한국자동차연구원과 대구디지털혁신진흥원에서는 해당 사고의 원인을 규명하고 사고율을 낮추기 위해, 시공간 정보로부터 사고위험도(ECLO)를 예측하는 AI 알고리즘 발굴을 목표로 본 대회를 개최한다고 한다. ECLO(Equivalent Casualty Loss Only) : 인명피해 심각도 ECLO = 사망자수 * 10 + 중상자수 * 5 + 경상자수 * 3 + 부상자수 * 1 본 대회에서는 사고의 위험도를 인명피해 심각도로 측정한다. 데이터 train.csv 각 사건 ID에 대한 Feature는 사고일시,요일,기상상태,시군구,도로형태,노면상태,사고유형,사고유형 - 세부분류,법규위반,가해운전자 차종,가해운전자 성별,가.. 2023. 11. 19. DCC 전이학습 Mission3 미션3에서는 미션2에서 한국음식 데이터를 통해 만든 모델에 전이학습을 시켜서 한국 건강식을 분류하는 모델을 만들어 보았다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch import FloatTensor as FT from torch import LongTensor as LT from torch.autograd import Variable from torchvision import datasets, transforms, models from PIL import Image from tqdm import tqd.. 2023. 11. 3. DCC 한국음식 분류 모델 Model 한국음식 분류 모델을 구현해보았다. ResNet의 pretrained weight를 이용하지 않기 때문에 성능이 많이 높지는 않지만 42개의 클래스에 대해서 분류하는 최고 성능을 낸 코드는 아래와 같다. import torch import numpy as np import os from torchvision import datasets, transforms, models import torch.nn as nn import torch.optim as optim from tqdm import tqdm import copy def main(): train_loader = os.path.join('train') valid_loader = os.path.join('kfood_val', 'val') pr.. 2023. 10. 29. DCC Normalization Normalization 처음에는 normalization을 imagenet에 적합하다고 알려져 있는 값인 평균: [0.485, 0.456, 0.406] 표준편차: [0.229, 0.224, 0.225]로 normalize이미지를 normalize하여 결과를 봤으나 오히려 성능이 떨어졌다. 따라서 우리가 갖고있는 데이터에 적절한 normalization 값을 찾아보고자 했다. 몇몇 방법을 사용해 봤지만 직접 계산한 값중에는 음식이 있는 위치인 중앙을 중심으로 crop하여 norm과 std를 계산한 것이 성능이 제일 좋았다. 아래는 해당 calculated mean과 std를 구하는 코드이다. import os import torch from torchvision import datasets, transf.. 2023. 10. 29. DCC 클래스별 시각화 한국 이미지 데이터셋 분류 우선 시각화를 하고 ResNet18을 이용하여 42종의 클래스 분류를 수행하고 Validation 데이터에 대한 정확도를 뽑아보자. 시각화 import zipfile # 압축 파일의 경로 zip_file_path = 'drive/MyDrive/데이터셋.zip' # 해당 경로의 압축 파일을 열기 with zipfile.ZipFile(zip_file_path, 'r') as zip_ref: # 현재 디렉토리에 압축 해제 zip_ref.extractall() #kfood_train.zip 파일 압축 해제 with zipfile.ZipFile('kfood_train.zip', 'r') as zip_ref: zip_ref.extractall() import os import zipfil.. 2023. 10. 13. DCC - 이미지 분류를 위한 딥러닝 모델 Intro Data Creator Camp의 미션 수행을 위한 공부 및 미션 수행 과정을 기록하고자 한다. 시작으로 이미지 분류를 위한 다양한 딥러닝 모델을 살펴보고자한다. AlexNet AlexNet은 2012년 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)에서 우승하며 딥러닝과 CNN의 인기를 크게 높인 모델이다. 해당 모델을 소개하는 논문의 1저자의 이름이 Alex여서 이렇게 이름이 붙게 되었다. 크게 봤을 때 5개의 Convolution layer이후에 3개의 Fully-connected layer로 이루어진 구조이다. 2,4,5번째 convolution layer는 전단계의 같은 채널의 feature map들과만 연결되어 있는 반면 3번.. 2023. 10. 2. Yale - Financial Markets (Lesson #8) Federal Funds and Interest Rates overnight 만기인 대출과 같은 콜금리는 보통 개인은 이용하지 않지만 은행간의 거래에서는 활발한 시장이다. 아래는 미국의 연방기금 이자율 그래프이다. 연방준비제도는 연방기금 금리 목표치를 발표한다. 위의 그래프를 보면 2010년부터 줄곳 0%에 가까운 금리를 띄다가 최근 5%에 가깝게 급상승한 것을 볼 수 있다. 0%의 이자율은 경제위기가 불러온 결과이다. 다음은 EONIA(Europian Over Night Index Average)그래프이다. 여기서 재밌는 점이 있는데 Fed Fund Interest Rate와는 다르게 유럽의 중앙은행이 결정한 금리는 마이너스 금리가 존재한다는 것이다. 이는 Mario Draghi가 유럽 중앙은행 총재일.. 2023. 6. 24. Yale - Financial Markets (Lesson #7) Behavior Finance 행동경제학은 인간 심리학을 바탕으로 경제학을 분석한 굉장히 중요한 분야이다. 행동경제학이라는 용어는 1990즈음에 처음 나왔지만 행동경제학의 역사는 경제학의 아버지라고 불리는 Adam Smith의 이론에서 부터 시작된다. 그는 1776년 "국부론"에서 이렇게 말했다. 석탄을 파는 양은 누가 결정하는가? 1776년부터 지금까지도 석탄을 파는 양을 결정하는 국가 부처는 한번도 없었다. 이를 결정하는 것은 이윤 동기이다. 이는 자유시장을 상징하는 "보이지 않는 손"과도 연관이 있다고 할 수 있다. 그는 1759년 심리학 전공자는 아니지만 "도덕감정론"이라는 책을 출판했다. 애덤 스미스는 사람들은 칭찬받는것을 매우 좋아한다고 했다. 이점은 정말 당연한 것이다. 하지만 여기서 그치지.. 2023. 5. 3. 이전 1 2 3 다음 728x90
