[부스트캠프 AI-Tech] 6주차 Day 1

1. Competition with AI Stages!

• Competition?

  • 주어진 데이터를 이용해 원하는 결과를 만들기 윈한 가장 좋은 방법을 찾는 것

• Competition Detail

  • overview
    • 문제 정의
  • data description
  • notebook
  • submission & leaderboard
  • discussion
    • 등수보다 문제를 해결하고 싶은 마음이 중요!

• Competition Scope

2. Image Classification & EDA

• EDA

  • Exploratory Data Analysis (탐색적 데이터 분석)
  • 데이터를 이해하기 위한 노력!
  • 정해진 틀이 없고, 내가 원하는 대로 해보자!

• Image Classficiation

  • Image: 시각적 인식을 표현한 인공물
  • Image + Classification Model ⇒ Class

3. Dataset

• Pre-processing

  • Data Science에서 Pre-processing이 80%..
  • 대회용 데이터는 품질이 양호한 편이다.
  • Bounding box (필요없는 정보 제거)
  • Resize (계산의 효율을 위해 사이즈 변경)

• Generalizaion

  • Bias & Variance (over fitting vs under fitting)
  • Train / Validation (보통 80%, 20%)
  • Data Augmentation (데이터 변화, torchvision.transform, Albumentation)
  • ‘무조건’은 없다! (실험으로 시도해보면서 증명해보자)