Track1 알고리즘 부문 : K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회

 축하합니다 세훈큄, 갭알자, 진욱님! 수상의 영광을 함께 나누게 되어 기쁩니다. 

 우승 소감 한마디

CV 점수를 믿었어야 했습니다.....

  팀의 이야기

사실 서울대에는 노원캠퍼스가 없습니다. 😂😂

  우리 팀을 돋보이게 한 점

DL 모델과 ML 모델을 각각 독립적으로 발전시킨 뒤, 이를 앙상블하는 전략이 주요했던 것 같습니다.

각 접근법의 강점을 결합하면서 리더보드 점수를 의미 있게 끌어올릴 수 있었습니다.

  이번 성과의 비결

최종적으로는 ML 모델로는 CatBoost, DL 모델로는 대회 특성에 맞게 설계한 Dual-Tower Transformer를 앙상블했습니다.

ML 측면에서는 최대한 다양한 파생 변수를 활용해 마지막 상태를 정교하게 모델링하려 했던 점이 효과적이었고,

DL 측면에서는 다변수 시퀀스 데이터를 하나의 임베딩 벡터로 압축하는 방법과,

서로 다른 입력 도메인의 변수 정보를 어떻게 효과적으로 믹싱할지에 대한 고민이 중요한 역할을 했다고 생각합니다.

 가장 기억에 남는 순간

간신히 3등까지 public 순위를 끌어올린 직후, private score 공개와 동시에 현실을 마주했던 순간입니다.

 데이터 분석·학습 비법

팀원 각자가 서로 겹치지 않는 방향으로 데이터 분석을 진행한 것이 의미 있었습니다.

그 결과 자연스럽게 인간 앙상블 효과를 얻을 수 있었던 것 같습니다.

  수상을 기념해 빌고 싶은 소원

다음 대회에서는 꼭 우승할 수 있기를 바랍니다.

  앞으로의 목표와 꿈

이번 경험을 바탕으로 모델링 역량과 문제 정의 능력을 더욱 고도화해,

앞으로도 다양한 대회와 실제 문제 해결에 도전하고 싶습니다.

  데이콘 커뮤니티에 바라는 점

코드 공유나 솔루션 공유가 보다 활발해질 수 있도록,

참여를 유도하는 보다 강력한 인센티브나 제도가 마련되면 좋겠습니다.