자율주행 센서의 안테나 성능 예측 AI 경진대회

깃허브 : https://github.com/kmsk99/dacon-235927-kops

PCA 최적화와 하이퍼파라미터 튜닝에 관한 자세한 코드는 깃허브에서 확인하실 수 있습니다

안녕하십니까 용머리입니다. 저희팀은 막판 순위가 뒤바뀌며 최종 3위로 수상하게 되었습니다.

저희팀은 도메인 지식이 거의 없어, 대부분의 시간을 하이퍼파라미터 튜닝과 모델링에 쏟아부었습니다.

최초 성능 향상은 불필요한 인자들을 제거한 후, 하이퍼파라미터 튜닝된 모델 여럿의 스태킹 앙상블을 통해 이루어냈습니다.

이후 성능향상이 이루어지지 않는 모델이나 소요시간이 오래 걸리는 모델을 제거하고, 하이퍼파라미터 튜닝에 오랜 시간을 쏟았지만 성능 향상이 거의 없었습니다.

여러 전처리 방법을 시도하다 막판 PCA 최적화를 통해 약간의 성능 향상을 이뤄내며 2차 평가 대상에 들어갈 수 있게 되었습니다.

저희팀은 경량화에도 힘을 쏟았는데 처음엔 결과물이 기가바이트 단위를 넘어가, random forest같은 거대한 모델을 제외했습니다.
 모델 저장방식에도 변화를 주어 용량과 소요시간을 K분의 1로 줄였습니다.

이번 대회에서의 아쉬운 점이라면 도메인 지식 부족과 데이터 전처리에 대해 많은 시도를 해보지 못한 것을 꼽을 수 있었습니다.