안녕하세요, Vac입니다.

저도 하는데 여러분들은 더더욱 할 수 있을 것이라 믿습니다.

글을 읽는 모두 좋은 하루 보내시길 바랍니다.

 이번 성과의 비결은 무엇이라고 생각하시나요?

항상 교수님께서 강조하셨습니다."No free lunch theorem". 모든 Task에 적합한 만능 모델은 없다는 것을 의미합니다. 우선 저도 xgboost 부터 시작하여 스태킹까지 다양하게 시도해봤지만, 이번 대회는 SVM에서 압도적으로 높은 성능을 보이더라구요. 이러한 경험을 통해 한번 더 깨닫고 갑니다.

 데이터 분석이나 학습 과정에서의 나만의 비법이 있다면요?

경험이 중요한 것 같습니다. 대학교 3학년 때까지 이론으로만 공부를 하다가, 4학년때부터 캐글과 데이콘을 전전하며 다니는데, 다양한 데이터를 접하고 활용하면서 크게 성장함을 느낍니다. 이론과 실기를 함께하는 것이 바람직한 공부 방법인 것 같습니다.

 앞으로의 목표와 꿈을 말씀해 주세요.

한국을 AI강국으로 만드는 것이 제 꿈입니다.