Data Analysis전체 글 3하위 카테고리 Dacon2022년 08월 22일 Data Analysis DaconDACON 쇼핑몰 리뷰 평점 분류 - KoELECTRA와 RoBERTa 앙상블로 2위 달성쇼핑몰 리뷰 텍스트로 평점을 예측하는 NLP 대회 참가 후기. 역번역과 NLPAUG를 활용한 데이터 증강, KoELECTRA와 RoBERTa 모델 비교 실험, 그리고 hard-voting 앙상블을 통해 accuracy 0.7116으로 550팀 중 2위를 달성한 과정 …#DACON #NLP #텍스트 분류 #감정 분석 #KoELECTRA2022년 08월 22일 Data Analysis DaconDACON 음성 분류 경진대회 - Mel Spectrogram과 MFCC 앙상블로 97% 정확도 달성음성 녹음 데이터를 0~9 숫자로 분류하는 Audio MNIST 대회 참가 후기. Mel Spectrogram과 MFCC 특징 추출 방식 비교, ResNet 기반 모델 학습, 그리고 5-Fold 교차검증과 앙상블을 통해 accuracy 0.9765를 달성한 과정을 …#DACON #음성 분류 #Audio MNIST #Mel Spectrogram #MFCC2022년 08월 22일 Data Analysis DaconDACON 소비자 데이터 기반 소비 예측 AI 경진대회 - EDA + Soft Voting EnsembleDACON 소비자 데이터 기반 소비 예측 경진대회 참가 및 분석 결과입니다. EDA 시각화, Label Encoding, 파생 변수 생성, Optuna 하이퍼파라미터 튜닝, Soft Voting Ensemble 기법을 활용하여 NMAE 0.18533 성적으로 36위 …#DACON #소비 예측 #회귀 모델 #EDA #데이터 분석
2022년 08월 22일 Data Analysis DaconDACON 쇼핑몰 리뷰 평점 분류 - KoELECTRA와 RoBERTa 앙상블로 2위 달성쇼핑몰 리뷰 텍스트로 평점을 예측하는 NLP 대회 참가 후기. 역번역과 NLPAUG를 활용한 데이터 증강, KoELECTRA와 RoBERTa 모델 비교 실험, 그리고 hard-voting 앙상블을 통해 accuracy 0.7116으로 550팀 중 2위를 달성한 과정 …#DACON #NLP #텍스트 분류 #감정 분석 #KoELECTRA
2022년 08월 22일 Data Analysis DaconDACON 음성 분류 경진대회 - Mel Spectrogram과 MFCC 앙상블로 97% 정확도 달성음성 녹음 데이터를 0~9 숫자로 분류하는 Audio MNIST 대회 참가 후기. Mel Spectrogram과 MFCC 특징 추출 방식 비교, ResNet 기반 모델 학습, 그리고 5-Fold 교차검증과 앙상블을 통해 accuracy 0.9765를 달성한 과정을 …#DACON #음성 분류 #Audio MNIST #Mel Spectrogram #MFCC
2022년 08월 22일 Data Analysis DaconDACON 소비자 데이터 기반 소비 예측 AI 경진대회 - EDA + Soft Voting EnsembleDACON 소비자 데이터 기반 소비 예측 경진대회 참가 및 분석 결과입니다. EDA 시각화, Label Encoding, 파생 변수 생성, Optuna 하이퍼파라미터 튜닝, Soft Voting Ensemble 기법을 활용하여 NMAE 0.18533 성적으로 36위 …#DACON #소비 예측 #회귀 모델 #EDA #데이터 분석