전체 글68 Final. LG AI Hackathon 진행사항1 LG AI 해커톤의 데이터 set은 총 56개의 X_feature(input) 데이터 셋과 14개의 Y(output)로 구성이 되어 있었다. 먼저 딥러닝인 DNN으로 구현을 해보았지만 Baseline 점수도 얻지 못하는 결과가 나오게 되었다. 신경망을 구현하는것에 문제가 있다고 생각하였고 1. 레이어의 수, 레이어의 입출력 채널수 2. activation을 relu말고 다른것으로 써보기 3. 레이어를 깊게 쌓은 경우엔 dropout 적용해보기 4. optimizer를 adam 말고 SGD 등 다른 것으로 써보기 5. loss도 다른 것으로 변경해보기 의 해결법이 떠올라 적용을 다시 해보기로 했다. 2022. 8. 8. Final. LG AI Hackathon 3 회의록(3) 8/7 회의록 - AutoML 코드를 바탕으로 며칠간 돌려보다가 한계가 온 시점에 모델 교체(+NN 계속 구현해보기) - 1일 3 제출 목표로 하기 -> 제출시 전처리, 스케일링 등 코드 만진 이유와 결과값 추론 - Train셋에서 임의로 test셋이랑 비슷한 데이터 뽑아서 써도 되는지 메일 보내기 - 8월 9일 6시 회의 2022. 8. 7. 2022 ASL toy project 4 : 강화학습 이번 프로젝트는 강화학습(Reinforcement Learning)에 대해 알아보았다. 만든 발표 ppt를 보도록 하자 RL(강화학습)은 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL) 사이의 성질이다 2022. 8. 5. Final. LG AI Hackathon 2 회의(2번째) 1. 이번주 일요일 6시 스터디(비대면) 2. 일요일에 알고리즘 조사해온다음에 튜닝 각자해보다, 일요일에 발표 - 딥러닝 위주로(transformation, CNN, DNN, etc..) 2022. 8. 4. [KABOAT2022] 진행 일지 1 먼저, 충돌회피에 Focus를 잡기로 했다. 충돌회피를 할 때 먼저 고려해야 할 점이 생겼다. 1. 회피 경로를 생성해서 갈지 2. 회피 경로를 생성하지 말지 1번의 경우 A* 알고리즘, DWA 알고리즘 등 많은 알고리즘이 있었다. 그래서 장애물이 나타날 때마다 새로운 경로를 생성해서 진행시키는 방향이었다. 하지만 연산량 문제 때문에 고민을 하는 중이다. 2번의 경우 처음 시작할 때 목표점을 GOAL로 설정해준 다음에 시작점에서 목표점까지의 최단거리를 일직선으로 쭉 연결을 해서 경로를 생성한 다음에 장애물이 나타날 때마다 퍼지제어를 통해 회피를 한 후 다시 목표지점으로 일직선으로 직진하는 방법이다. 하지만 장애물에 앞이 갇히게 될 경우, 다중 장애물일 경우에 문제가 있어 고민을 하는 중이다. 2022. 7. 31. 2022 ASL toy project 3 : 선형회귀 이번 시간에는 선형회귀에 대해 공부하였다. 발표 PPT를 보도록 하자 선형회귀 실습 2022. 7. 31. Final. LG AI Hackathon 1 LG Aimers의 마지막 수료 과정인 LG AI Hackathon이 남게 되었다. 이번 해커톤 목표는 공정 데이터를 활용하여 Radar 센서의 안테나 성능 예측을 위한 AI 모델 개발이다. 그래서 팀장이 되어 총 5명이서 한 팀을 이루어 진행하기로 했다. 회의록 팀원1 = 부산 팀원2 = 평택 - 풀 팀원3 = 노원 - 평일에는 저녁 / 주말에만 팀원4 = 광진구 - 화,목 제외 나 = 광진구 - 저녁 - 베이스라인 코드를 기반으로 응용 - 주말에만 대면(서울) / 평일에는 비대면 - 내일 데이터셋이 공개된 후 08/01 저녁 8시 회의 2022. 7. 31. part 3. Explainable AI(XAI Module 4. 설명 가능한 AI 서울대학교 문태섭 교수님이 강의를 하셨고 Module 4에 관한 모든 내용은 LG Aimers 및 서울대학교 문태섭 교수님으로부터 나왔다. Explainable AI(XAI) AMT(Amazon Mechanical Turk) test - 사람들에게 직접 퀴즈를 내는 방식 - 어느 모델이 더 좋은지 고르는 방식 단점 : 매우 비싸다. Human annotation - pointing game -> bounding box를 활용해서 평가하는 방법 -> 이미지의 bounding box가 존재 할 때 모델이 보여주는 픽셀이 사람이 만든 bounding box안에 있으면 최고의 설명 -> 각 이미지마다 bounding box안에 들어가는 정확도를 계산해서 평가 - Weakly .. 2022. 7. 31. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 9 다음
