차근차근잼

어느덧 팀 대회의 마지막 NLP Competition 이 끝났다!세번의 대회를 하면서 느낀건 열심히 하는 사람은 끝까지 열심히 하고 안하는 사람은 끝까지 안한다 ..... 사람의 향상성은 무서운 것 같다.결과는 좋지 않았지만 이번 대회를 계기로 느낌점과 앞으로의 방향성에 대해 공유하고자 한다.목차NLP 경진대회 소개대회 개요Sumarization?Extractive SummarizationAbstractive SummarizationEvaluation Metric대회 진행 방법 및 결과BaselineEDATokenizerPipelineModeling회고

이번 대회는 ML 대회에 이어 Computer Vision을 활용한 Document Type Classification 이다.   대회 기간이 짧다면 짧고 대회 주제에 비하면 길었던 것 같기도 하다 .... 이 대회가 그 유명한 인간지능 콘테스트 이기 때문에 Document Layout Parser 와 같은 모델을 과거에 개발해 본 경험이 있어서 자신 있게 입장했으나 평가 데이터가 도저히 Layout 을 판단할 수가 없었다. OpenCV를 활용해 한 땀 한땀 장인 정신으로 테스트하기에도 무작위 Augraphy와 같은 변형이 많아 팀원들에게 Annotation 노가다만 시키고 수포로 돌아갔다 .....(Labelimg 지못미 ..)    한 차례의 노가다로 실패의 쓴맛을 맛보고 데이터를 살펴보기 시작했다...

부트캠프가 중후반기 정도 지나고 온라인 딥러닝 강의 수강&조별 스터디를 통해 딥러닝 대회 등등 을 준비하는 시간이 되었다. 시간이 참 빠르다 초반부 내용은 사실 아는 내용이라 설렁설렁(...) 들었던 느낌이 없잖아 있는데 딥러닝은 업무에서도 활용해본적이 별로 없고 .. 기껏해야 DeepFM, ResNet50, VGG, Autoencoder 정도이고 pytorch도 써보질 않아서 갑자기 부담이 턱! 되는 마음에 부트캠프 내에서 정해준 조별 스터디 + 속성 스터디를 진행하게 되었다. 1. 기본 과제 - Pytorch template를 이용해 MNIST를 분류하는 MLP 모형 만들기 - Pytorch tutorial 문서의 computer vision transfer learning 이해하고 각 줄에 대한 주..

1차 발표를 마치고 지금까지 진행한 프로젝트 내용을 발표자료를 이용해 간략히 정리하고자 한다. EEG 자체에 대한 이해가 시간이 걸려서 이미지 모델을 구현하겠다는 원대한 꿈은 아직 발표에 녹여내지 못했고 추후에 더 발전된 모습으로..... 공유를 하기로 하였다..! 1차적으로 데이터 이해한 부분, EDA 및 인사이트, 결론, 앞으로 할 일을 공유해보고자 한다!! EEG 측정은 여러 방법이 있는데 여기서는 10-20 rule? 을 적용해 머리를 전두엽, 측두엽, 두정엽, 후두엽으로 나누어 전극을 배치하고 측정된 신호를 시간-주파수의 Spectrogram으로 표현한다. 이는 주파수의 강도에 따라 다른 색상을 사용해 분석에 용이하게 하기 위함이다. 실제로 이 데이터를 이용해 전문가가 뇌의 다양한 상태와 앞으로..