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스마트 공장 제품 품질 상태 분류 AI 온라인 해커톤
Phase3 준비
안녕하세요!
지난 글이 반응이 좋아서 또 글을 씁니다.
Phase2 대회 기간도 절반 이상 지나고 슬슬 참가자들이 다음 과정을 준비해야 할 때가 왔네요.
1. 평가 기준 확인
아래는 지난 LG Aimers 주최 대회의 2차 평가 기준 표입니다.
Phase3 평가 기준이 공개되지 않은 것 같은데요, 확실한 것은 리더보드 점수만으로 등수를 가리지는 않을 겁니다.
평가 기준에 따라서 그리고 평가자가 누군가에 따라서 전략적인 준비가 필요합니다.
2. 사전 준비
1박 2일은 정말 짧습니다. 2일은 48시간이지만 아침 9시부터 시작해서 다음날 6시까지 모든 과정을 마친다고 생각하면 정말 짧습니다.
보통 1박 2일 해커톤은 당일 과제가 공개되지만 이번 Phase3는 이미 많은 것이 공개되어 있습니다.
당연히 미리 더 열심히 준비한 팀이 유리할 수 밖에 없습니다.
저라면 이번 주말에 당장 팀원들과 만날 겁니다.
거의 당연히 만들 PPT 템플릿이라도 예쁘게 미리 짜두고, 팀원 소개나 모델에 대한 설명 페이지는 미리 채워두겠습니다.
3. 적당한 상상력
데이터 속과 바깥을 함께 바라봐야 합니다.
이 대회는 LG AI Reserch에서 발굴한 과제인데요, 실제 데이터가 만들어진 곳은 연구소가 아닐 가능성이 크죠.
실제 LG의 계열사 중에서 어느 한 곳, 그 회사의 어느 공장에서 어떤 제품을 정해서 수집된 데이터일 겁니다.
Phase3에서 이 계열사가 어디고 그 제품이 무엇인지 공개될 수도 있겠지만 미리 고민해보는 것도 좋습니다.
대회 소개를 보면 이 대회의 주제는 "스마트 공장의 제어 시스템 구축을 위한 제품 품질 분류 AI 모델 개발"입니다.
참가자의 관점에서 집중하고 있는 것은 "제품 품질 상태 분류 AI 모델 개발"이지만,
데이터를 제공한 회사는 "스마트 공장의 제어 시스템 구축"에 훨씬 관심이 많을 겁니다.
PPT에 tree와 boosting, sampling, cross-validation, bagging/stacking과 같은 모델 이야기가 당연히 들어가야 하지만
시스템에 대해서도 큰 그림을 그리고 이야기할 수 있어야 합니다.
그럼 당연히 스마트 공장이 무엇인지, 제어 시스템이 왜 필요한지, 시스템 구축에는 무엇이 필요한 지 찾아봐야겠죠?
아래의 사이트에서 누구나 볼 수 있는 리포트라도 살펴보길 권합니다.
이번 주말도 힘내세요:)
감사합니다
좋은 글 감사합니다. 대회 경험이 부족해서 어떤 것을 하면 좋을지 몰랐는데 큰 도움 되었습니다.
[데이터를 제공한 회사는 "스마트 공장의 제어 시스템 구축"에 훨씬 관심이 많을 겁니다. ] 이 부분이 굉장히 와닿네요. 제 전공 분야에서도 협력 업체에서 생각하는 "성능 우수성"과 실무자의 "실용성"이 충돌하는 경우가 종종 있었습니다. 대회 참여는 하지 않고 있지만 좋은 글 감사합니다!
좋은 인사이트 감사드립니다!
감사합니다!
👍🏻 감사합니다.
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좋은 글 남겨주셔서 감사합니다.