[LG Aimers] 자율주행 센서의 안테나 성능 예측 AI 경진대회

https://dacon.io/competitions/official/235927/overview/description

자율주행 센서의 안테나 성능 예측 AI 경진대회 - DACON

자율주행 센서의 안테나 성능 예측 AI 경진대회

(2022.08.01 ~ 2022.08.26)   

 

최종 결과 : 115위

맡은 파트 : Feature making, Modeling

핵심 모델 : LGBMRegressor, CatBoostRegressor

파라미터 튜닝 : 베이지안 최적화

평가 방법 : NRMSE

 

후기

이번 공모전은 LG Aimers 사이트에서 모집한 팀원들과 진행하였다. 올해 많은 공모전을 나갔는데 학교사람들과만 많이 나가다보니 학교 외 사람들과의 협업을 통해 새로운 점을 배우기 위함이었습니다.

 

지금까지 분류 모델은 많이 사용해보았지만, 회귀 모델을 사용하는 공모전은 처음이었다보니 초반에 어떤식으로 접근해야할지 감을 잘 못잡았던 것 같습니다. 또한 데이터가 잘 알지 못하는 분야의 데이터였다보니 feature들 간의 관계를 파악하는데 있어 어려움을 많이 겪었습니다. '이렇게하면 성능이 오를 것이다'라고 생각한 방향으로 전처리, 모델링을 진행했을 때의 성능이 잘 나오지 않아 공모전을 준비하면서 의욕이 많이 떨어졌었고 같은 기간에 준비했던 데이콘의 타 공모전에 집중하게 되었던 것 같습니다. 

 

최종적으로 공모전에서 높은 등수를 기록하지는 못하였지만, 회귀 문제를 다루어본 경험을 쌓았고 같은 과제에 있어 다른 사람들의 코드를 보며 회귀 문제를 해결하는 방법을 많이 배워갈 수 있었던 공모전이라고 생각합니다. 특히 Tabnet을 이용한 팀의 성능이 좋게 나온 것을 확인할 수 있었는데 처음보는 툴이다 보니 관심이 생겨 이를 추후에 공부 해보려 합니다.