월간 데이콘 반도체 박막 두께 분석 경진대회

알고리즘 | 정형 | 회귀 | 산업 | MAE

상금 : 83만원
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PCA를 통한 학습시간 단축 효과

Python

2020.07.16 14:14 9,112 조회 language

반도체 박막 스터디 진행 내용을 바탕으로 내용을 작성해보았습니다.

pca에 대한 상세한 내용은 임현수님이 작성해주신 글을 참고해주시면 되겠습니다.

https://dacon.io/competitions/official/235554/codeshare/1282?page=1&dtype=recent&ptype=pub

코드

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SDSTony

2020.07.16 14:22

정말 재미있는 주제로 스터디를 하셨군요! 잘 읽었습니다.
한가지 커멘트 드리자면 문서 초반에 결과 까지 함께 적는걸 어떨까요? 논문 abstract 처럼 배경, 가설, 결과를 먼저 처음에 제시하고 문서를 정리하면 읽기 편할 것 같습니다.
경진대회에서는 말씀하신 것처럼 0.01점이 중요하기 때문에 전체 데이터를 학습시키는게 좋아보이지만, 현업에서 학습을 주기적으로 해야 하는 경우에 PCA를 사용하면 시간적으로 효율적이겠군요!!

Python

2020.07.16 15:45

좋은 조언 감사드립니다!!ㅎㅎ
항상 두괄식으로 글을 쓴다는 것을 알면서도 실천이 잘 안되네요.
앞으로는 꼭 결론을 먼저 넣는 습관을 들이겠습니다!

학습을 주기적 혹은 자주 진행해야하는 경우에 시간 효율을 높일 수 있을 것이라 생각됩니다!

현업에서의 활용을 고려하여 더 많은 학습과 더 깊은 모델의 경우에도
시간적 효율면에서 효과를 볼 수 있는지 더 연구를 진행해보겠습니다.
감사합니다 ㅎ