<팀원>

산업공학과 강승호

건설시스템공학과 박종일

경영학과 임재환

산업공학과 최웅환

<팀원별 활동내용>

강승호

ARIMA와 같은 시계열 모델과 시계열 데이터에서 좋은 성능을 보여주는 XGBoost, RandomForest, CatBoost와 같은 부스팅 모델을 앙상블 기법을 통해 최종 모델을 완성하였다. 

개별 공부로는 알고리즘 공부를 진행하였다.

박종일

AI 대회 상위 14%로 마무리 + 머신러닝 , 딥러닝에 대해서 공부하면서 역시 기초가 제일 중요하다는 것을 느낌.

자료구조 알고리즘과 같은 전공 공부를 더 열심히 해야겠다고 생각함

임재환

SQL을 공부하면서 데이터베이스의 종류와 대규모 데이터를 다루는 기술적인 측면들 또한 배웠습니다. 

또한 시계열 데이터를 공부하며 관련된 모델 (LSTM, XGBoost 등)에 대해서도 심도있는 학습을 진행했습니다.

최웅환

방학 동안 알고리즘 트레이닝 교재를 통해 문제 해결 능력 향상과 코드 최적화에 집중하였으며, 

데이콘에 참여해 RandomForest를 활용하여 데이터 분석과 예측 모델링을 실습하여 실제 데이터에 대한 이해를 높였다.

<팀원별 최종성과>

강승호

모델링을 통해 경진대회에서 상위 15% 이내에 들어가는 성적을 냈다. 

또한, 알고리즘 공부를 통해 문제를 보고 해결할 때, 좀 더 수학적으로 접근하여 간단하고 깔끔하게 알고리즘을 해결할 수 있게 되었다.

박종일

LG aimers 3기 수료, LG 대회 상위 10% 성과 달성.

프로그래머스 코딩테스트 연습문제 50문제 풀이 달성

임재환

데이콘 SMAPE 오차 지수 : 7.622점으로 마무리했다.

작년 1등의 점수는 5점대로, 부족한 점수이긴 하지만 처음 참여한 대회치고 많은 것을 얻을 수 있었다.

최웅환

데이콘 전력사용량 예측대회에서 7.46점으로 상위 15%를 달성하였고 다양한 시계열 데이터를 기반으로 하는 머신러닝 모델들을 공부하여 적용 할 수 있게 되었다. 

또한, 알고리즘 트레이닝 교재 공부를 통해 백준에서 실력을 측정하는 기준인 티어를 하나 올릴 수 있었다.

<팀원별 향후계획>

강승호

경진대회에 지속적으로 참가하여 실력을 향상시켜서 상금을 타는 것이 목표이다. 

추가적으로 알고리즘도 계속 공부해서 더 빠르고 정확하게 문제를 해결하는 능력을 기르는 것이 목표이다.

박종일

전공 공부를 더 열심히 할 것이며, 기본적인 내용부터 다시 차근히 공부하는 것이 필요하다고 생각. 

더불어, 인공지능융합학과 소학회 회장을 맡으며 스터디 및 학술활동에 더욱 힘쓰겠습니다.

임재환

프로젝트를 통해서 데이터 탐색부터 시각화, 분석까지의 이론과 실습에 대한 심화적인 학습을 진행하고, 

학업적인 측면과 더불어 팀원들과 프로젝트를 진행하면서 커뮤니케이션적인 측면에서도 발전하는 것이 목표입니다.

최웅환

알고리즘 트레이닝 교재를 마저 공부를 다 할 것이고, 

모각소 활동을 하면서 공부한 여러 모델들을 이용해 학기중에 프로젝트에서 사용해보면서 다른 새로운 데이터에 적용해 보고 이 모델들 말도 다른 머신러닝 모델을 공부해 보겠다.

<발표자료>