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생육 환경 최적화 경진대회
🌿생육 환경 최적화 경진대회 알고리즘 부문 수상자 인터뷰 _ JY!
🏆 김진영 님 (산업경영공학과 학사)
🎙우승팀 중 한 팀이 되었는데요, 수상을 진심으로 축하드립니다. 수상 소감 부탁드립니다.
🏅운 좋게 수상할 수 있었네요. 다들 고생하셨습니다. 재밌는 대회 열어 주신 주최측과 데이콘에 감사의 말씀 드립니다.
🎙모델 스코어를 가장 많이 올릴 수 있었던 방법(혹은 실험)에 대해 말해주세요.
🏅현재의 이미지로 미래(하루 뒤)의 무게를 예측하는 것이 일정 수준 이상에서는 테스트 결과가 불안정했습니다. '미래'라는 불확실한 요인을 제거하고, 어느 정도의 정확도 손실을 감수하더라도 현재의 무게를 예측하는 모델을 사용한 것이 가장 큰 효과가 있었습니다.
🎙환경 데이터가 문제를 해결하는 것에 있어서 도움이 되었나요? 도움이 되지 않았다면 어떤 이유 때문이었을까요?
🏅검증셋에서는 효과가 있었기 때문에 유의미한 정보가 있었으리라 생각하지만, 결과적으로는 도움이 되지 않았습니다. 도움이 되지 않은 이유는, 데이터 수가 적으면서도 결측치가 많았기 때문입니다. 데이터의 양과 질이 모두 부족한 편이기 때문에 과적합이 생기기 쉬운 까다로운 데이터였던 것 같습니다.
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