로그 분석을 통한 보안 위험도 예측 AI 경진대회

훈련 데이터에 대해 나름 세심한 전처리를 진행한 뒤, 간단한 1D CNN 모델에 적합했을 때에도 꽤 괜찮은 성능의 모델이 나왔습니다. 
Class imbalance 문제를 해결하기 위해 categorical crossentropy 대신 RetinaNet에서 제안한 Focal Loss를 사용해보았습니다. 
첫 NLP 관련 대회였는데, 짧은 기간이지만 재밌게 몰입해서 대회 진행할 수 있었습니다.  순위권 분들에 비해 매우 저조한 기록이지만 public 순위 54등에서 private 31등까지 상승하여 기분 좋게 대회 마무리했습니다. 

seed를 따로 지정하지 않고 진행해서 같은 성능이 구현될 수 있을지는 미지수입니다만 종료 후 코드를 다시 돌려서 제출했을 땐 비슷하게 나오는 것 같습니다.

구체적인 코드 설명은 ipynb를 통해 확인해주셔도 좋고, 더 구체적인 분석 과정은 아래의 링크에서 확인해주시면 감사하겠습니다!
https://blog.naver.com/chunsa0127/222354931349