[부스트캠프 AI-Tech] 4주차 회고록

1. 학습기록

[EDA]
[Data Processing] https://amber-chaeeunk.tistory.com/87
[Modeling] https://amber-chaeeunk.tistory.com/88
[Training]

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3. 일정

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  2. 이미지 분류 대회  

■ 대회 요약

■ 클래스 분류

■ 새로 알게된 내용

- os.listdir / os.walk / os.glob를 사용하여 하위 파일 경로를 리스트에 저장할 수 있다.
- 이미지 분야는 Dataset클래스에서 __init__ 이 아닌 __getitem__ 에서 이미지를 받아온다.

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  3. 피어세션  

팀 이미지 분류 모델 튜닝 역할 분담

현재 만들어 놓은 augmentation이 적용한 data와 efficientnet모델을 main으로 삼아, 우선 아래와 같이 역할을 분담하여 여러가지 실험을 수행하기로 했다

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  4. 회고  

활동
● 이미지 분류 강의
→ EDA, Dataset, DataLoader, Modeling, Training&Inference, Toolkits
● 이미지 분류 대회
→ 전반적인 파이프라인 코드 작성 및 제출

계획
● 하루에 주어지는 강의 모두 듣기
→ 90/100점, 시각화 강의를 못들음
● 하루에 주어지는 과제하기
→ 20/100점, 스스로 큰 틀을 짜고싶어서 전반적인 파이프라인 개발에 몰두하다보니 special mission은 우선순위를 뒤로함
● 이미지분류 대회 스스로 전체적인 코드 작성해서 제출해보기
→100/100점, 우수한 코드는 아니지만 코드 전체 작성해서 제출 완료!
● 매일 블로그에 학습 정리 작성
→ 70점/100점, 수요일부터 정리를 미룸. 미루지 않도록 강제성을 부여할 수 있는 방법 생각하기


개선 사항
→ 시간을 내어서 알고리즘 공부를 꾸준히 할 필요 있음
→ special misson과제들과 올려주신 예시 코드 보면서 놓친 부분들 학습하기
→ 팀원들과 더 활발하게 소통하고 정보 공유하기. 사소한 것이라도 내가 먼저 공유해보자!


회고
데이터셋 제작부터 모델링 및 training을 완성하고 ai stage에 처음 제출했을 때 24위에 올라서 기분이 좋았다. 아주 높은 등수는 아니지만 지난 3주간 학습한 것을 적용해보고, 실제로 잘 돌아갔다는 것이 행복했다. k-fold cross validation이나 boosting 등 over-fitting을 방지하기 위해 배운 여러 기법들도 추가적으로 적용해보고 싶고, WandB같은 tool들도 활용해보고 싶다. 하나하나 경험하고 배우는 것들을 기록을 잘 해두어야 겠다. covy 멘토님께서 소개해주신 베이스라인도 공부해보고 parser같은 것들도 잘 활용해서 더 스마트하게 코딩하고 싶다.