NN: model: 3stacked GRU + linear layer feature: 6 (3-axis accelerometer, 3-axis gyroscope) applied method: - data augmentation (time-axis rolling) -> train data 30x - test time augmentation (time-axis rolling) -> test data 30x - cross validation 10 - adam (lr 1e-3) & CosineAnnealingWarmRestarts ML: model: blending catboost, xgboost, rf, et, lgbm feature: 374 (time feature from original data) feature extraction reference: https://github.com/anas337/Human-Activity-Recognition-Using-Smartphones.github.io final submission: (NN result + ML result)/2 이렇게 좋은 대회 개최해주신 데이콘 측에 감사드립니다! 좋은 코드 공유해주신 다른 참가자분들께도 감사드립니다! 저에게 큰 인사이트를 주셨어요 :) 많이 부족한 코드지만 봐주셔서 감사합니다!