visionNoob/M5

kaggle competition을 위한 repo입니다.

M5 competition

• accuracy: https://www.kaggle.com/c/m5-forecasting-accuracy
• uncertainty: https://www.kaggle.com/c/m5-forecasting-uncertainty/overview

Source Code

아래와 같은 과정을 통한 파이프라인을 구축할 예정입니다.

• install

  pip install -r requirements.txt
  pre-commit install
  

• wandb login

  wandb login
  

  wandb 계정을 생성한후, setting의 API key를 입력합니다.

• train

• inference

Branch rule

master branch에 push는 원칙적으로 금합니다.

1. issue 작성

   예시) [dataloader] augmentation 기능 추가

2. 해당 issue 번호로 branch 생성 후 해당 내용 작업

   예시) feature/#1

3. 해당 branch로 push 후 master branch에 PR날리기

4. code review 및 merge

위키 작성

위키 작성은 대회를 하면서 아래와 같은 정보를 효과적으로 관리하기 위함입니다.

• EDA

  • 해당 데이터 중 유의미한 feature는 무엇인가?
  • 서로 상관관계가 있는 feature는 무엇인가?
  • etc

• 실험설계

  • dataframe을 어떻게 구성할 것인지?
  • dataframe을 어떻게 관리할 것인지?
  • 어떤 하이퍼파라미터를 조절 할 것인지?
  • 어떤 모델을 실험할 것인지?

• 실험결과

  • 위의 실험설계에 대한 결과를 정리합니다.

• submission 결과

  • kaggle competition에서 채점에 사용되는 데이터와의 분포가 다를 수 있으므로, 수시로 check해줍니다.

칸반보드

github project는 칸반보드를 제공합니다. 칸반보드는 각 구성원이 맡은 task를 효과적으로 관리하기 위함입니다.

각 구성원의 책임감있는 모습을 기대하며, 모두 화이팅입니다. :)