축하합니다, 아드흐드천기누설여행ㄹ새학싸패들대방어님! 수상의 영광을 함께 나누게 되어 기쁩니다. 

 우승의 기쁨을 맛본 소감을 한마디로 표현해 주세요.

짜릿했습니다.

 팀의 이야기를 들려주세요.

우선 팀명은 제 homie들을 잊지 않기 위해 제가 속한 SNS 채팅방 이름을 나열하여 만들었습니다.

평소 NLP 응용 분야 / 생물정보학에 관심이 있어 그 분야를 공부하던 중

dacon에 관련 대회가 올라왔다고 하여 참가해보았고, 발표까지 할 수 있게 되어 영광입니다.

이 자리를 빌려 선뜻 GPU 리소스를 빌려주신 KAIST Include 신재영 회장님,

제 잠재력을 일찍이 알아봐 주신 부산과학고 김영아 선생님께 감사를 전합니다.

 여러분을 돋보이게 한 특별한 점은 무엇인가요?

코사인 유사도의 범위를 음수공간으로 확장한 점이 큰 차별점이 되었던 것 같습니다.

문제의 핵심이 최대한 embedding space 전체를 넓게넓게 쓰는 것이라고 보았는데,

모델에게 매우 힘든 과제를 주어 embedding의 변별력을 높이게 한 점이 좋았습니다.

또한 attention pooling 추가한 것도 나름의 아이디어였습니다.

모델이 주어진 서열 내에서 pathogenic variant 위치를 잘 찾을 수 있게 했습니다.

 이번 성과의 비결은 무엇이라고 생각하시나요?

대회 초반에 평가 지표를 이용한 local evaluation을 정확하게 수립한 점이

모델 학습 방향의 시행착오에서 시간을 많이 줄여줬고, 결과적으로 많은 시도를 해볼 수 있었던 것 같습니다.

CD, CDD, PCC가 일종의 tradeoff 관계에 있었다고 생각하였는데,

그 중 PCC를 해결하는 과정에서 임의의 variant를 만들어내고,

그것의 target을 exponential하게 결정한 것이 마지막 성능 끌어올리기에 도움이 많이 되었습니다.

 대회 기간 중 특별히 기억에 남는 순간이 있다면 공유해 주세요.

weighted loss가 모델과 정확히 들어맞아, PCC 지표가 크게 상승했던 순간이 기억에 남습니다.

 데이터 분석이나 학습 과정에서의 나만의 비법이 있다면요?

제가 아무것도 모른다고 생각하고 (실제로 그러함) 관련 분야의 paper를 적어도 5개 이상 리뷰하며

다수의 문제 접근 흐름을 이해한 후에, 우리가 풀고자 하는 문제는 무엇이 다른지를 파악하여

나름의 아이디어를 하나씩 첨가하는 방향으로 시행착오를 많이 해보는 것이 가장 빠른 방법이라고 생각합니다.

 수상을 기념하여 빌 수 있는 한 가지 소원이 있다면?

카투사 합격

 앞으로의 목표와 꿈을 말씀해 주세요.

단기적으로는 전산학부에서 열심히 해서 좋은 성과를 내는 것이고, 장기적으로는 세상을 바꿀 스타트업을 하고 싶습니다.

 데이콘 커뮤니티에 바라는 점이 있다면 무엇인가요?

수상자 대상 GPU 지원해주시면 안될까요..