빅데이터 연합 동아리 보아즈 분석 부문 19기 활동
- BASE
- 멘멘(Regression), 논문리뷰(EffecientNet) 발제자료
- 주차별 활동 자료(my pr)
- 미프1차(MBTI NLP)
- ADV
- RNN 발제
- 미프2차(BossBaby), 컨퍼발표 --> Organization
- 멘토멘티 스터디 핸즈온 머신러닝 2판 주차별 발제 - 2주차 회귀(Regression) 파트 발제 진행
| Week | 세션 내용 |
|---|---|
| week_0 | pandas, numpy, matplotlib, EDA 기초 |
| week_1 | 분류 및 회귀, 언더피팅과 오버피팅 |
| week_2 | SVM, 결정나무 |
| week_3 | 앙상블, 랜덤포레스트, 부스팅, 스태킹 |
| week_4 | 머신러닝 리뷰, 딥러닝기초, CNN |
| week_5 | RNN, LSTM |
| week_6 | GAN, 강화학습 |
- 딥러닝 논문 리뷰 NLP, VISION 논문 리뷰 주차별 발제 - 10주차 Vision EfficientNet 발제 진행
| branch | 세션 내용 |
|---|---|
| week_7 | [NLP] Word2Vec, Seq2Seq, FastText |
| week_8 | [NLP] Transformer, GPT |
| week_9 | [NLP] BERT, XLNet |
| week_10 | [VISION] FasterRCNN, EfficientNet |
| week_11 | [VISION] SwinTransformer, VisionTransformer |
- 작업 기간
2022.08.12 ~ 2022.09.01 - 참여 인원
5명 (데이터 전처리, SVM & Random Forest & Naive Bayse Modeling, LSTM Modeling, Topic Modeling 2명) - 분석 데이터
Kaggle - MBTI Personality Types 500 Dataset - 분석 목적
다양한 ML,DL 모델을 적용해 NLP 과정의 전과적을 주도적으로 수행해보았다. - 주요 업무 및 상세 역할
모델 성능 향상을 위한 데이터 증강과 SVM, Random Forest, Naive Bayse 분류 모델링을 수행하였다. - 분석 환경
Python
- 20기 BASE 세션 멘토링 20기 BASE 세션 주차별 발제 - 5주차 RNN 파트 발제 진행
