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이미지 분류 해커톤: 데이터 속 아이콘의 종류를 맞혀라!
[인터뷰] 이미지 분류 해커톤: 데이터 속 아이콘의 종류를 맞혀라! - letmegohome
축하합니다, (닉네임) 님! 수상의 영광을 함께 나누게 되어 기쁩니다.
우승의 기쁨을 맛본 소감을 한마디로 표현해 주세요.
좋습니다.
팀의 이야기를 들려주세요.
같은 회사 다니는 동기가 심심할 때 데이콘 한다고 했고, 연습 문제처럼 보이는 게 있길래 (이 과제) 도전해 봤습니다.
여러분을 돋보이게 한 특별한 점은 무엇인가요?
독특한 전략은 없었고, pre-trained 모델 사용 불가능이라고 해서 resnet 50 을기본으로 사용해서 이리저리 테스트하다보니까 public 에서 만점이 나오길래 그대로 제출했습니다.
이번 성과의 비결은 무엇이라고 생각하시나요?
독특한 전략은 없었고, pre-trained 모델 사용 불가능이라고 해서 resnet 50 을기본으로 사용해서 이리저리 테스트하다보니까 public 에서 만점이 나오길래 그대로 제출했습니다. private 에서도 만점이 나올 거라고는 생각 안했었습니다.
대회 기간 중 특별히 기억에 남는 순간이 있다면 공유해 주세요.
왜 public 에서 만점이 나오지하고 당황했었습니다.
데이터 분석이나 학습 과정에서의 나만의 비법이 있다면요?
데이터 분석은 이미지랑 라벨이랑 비교해서 맞나 그냥 확인만 조금 했었습니다.
수상을 기념하여 빌 수 있는 한 가지 소원이 있다면?
항상 빨리 퇴근하고 싶습니다.
앞으로의 목표와 꿈을 말씀해 주세요.
요즘 생성형 인공지능과 에이전트가 유행하고 있고, 다양한 문제들이 해결되고 있는데, 저도 더 깊이 있는 일을 하고 싶습니다.
커뮤니티에 올라오는 글들을 봤는데, 시험적인 내용이나 사용한 방식들이 자세히 나와 있는 경우가 많던데, 저와 같은 많은 사람들에게 도움이 되는 것 같습니다. (다만 이 과제 같은 경우는 resnet50에 augment 만 조금 더 하고 voting 한 게 전부라서 더 공개할만한 게 없어서 아쉽네요.)
그래서 더 바랄 게 없습니다.
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