[LG Aimers] 해커톤 마무리&수료 후기

 

해커톤 결과는 다음과 같이 48위..!라는 살짝 아쉬운 결과를 얻었다(800팀 중 48위면 좋은 결과긴 하다!!)

모든 팀원들이 정말 고생했기에, 더 좋은 결과로 마무리할 수 있었으면 좋았을텐데 하는 아쉬움은 남지만..!(특히 점수대가 많이 몰려있어서 더 아쉽다 😅😂)

정말 많은 것을 배웠었다. 

 

특히 팀으로 이렇게 데이터 분석 및 모델링 대회에 나가보는 것은 처음이라 전체적인 프로세스부터 데이터 처리방법까지 많은 것을 배운 것 같다. 

 

너무 좋은 팀원분들과 함께해서 많이 부족했지만 좋은 결과를 얻은거 같아서 대회가 끝난 지금도 살짝의 아쉬움과 미련, 그리고 고마움이 많이 남은 것 같다. 

 

해커톤을 하면서 배운 내용은 다음과 같다. 

 

1. 모델에 우선 빠르게 돌려보자! 

생각보다 Train 점수와  Test 점수의 차이가 꽤 큰 경우가 많았었다. 특히 대다수의 대회에서 일 제출횟수를 제한을 두고 있는 경우가 많기에 빠르게 가설을 세우고 검증하는 과정이 필요한 것 같다. 

 

2. 데이터 전처리는 무엇보다 중요하다

사실 모델을 매우 특별한 모델을 쓴 것은 아니지만, 전처리 과정에서 어떤 Feature에서 정보를 추가로 얻어내는지, 또 어떻게 해석하는지에 따라서 성능이 매우 크게 차이나는 것을 알게되었다. 

 

3. 모델 하이퍼파라미터 변경은 신중하게

ㅎㅎ 사실 이번에 최종 제출 때 하이퍼파라미터를 막판에 조금 변경했다가 성능이 조금 떨어지는 사고가 있었다(천사😇 같은 팀원분들이 용서해주시긴 했지만). 하이퍼파라미터 특히 learning rate 등은 오버피팅에 큰 영향을 주는만큼 신중하게 변경하되, 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 것 또한 매우 성능과 순위에 중요하다!!

 

수료 후기

수료증..!

 

수료를 하면서 느낀것은 우선 진짜 좋은 프로그램이라는 것이다. 

우선 강의 내용등을 정리하면서 느낀 것이지만, 교수님들께서 매우 잘, 그리고 쉽게 딥러닝 및 머신러닝에 관한 내용 등을 잘 정리해서 1달이라는 짧은 시간이지만, 거의 떠먹여 주신다는 것이 좋았다. 

특히 Transfomer나 LLM에 관한 내용들은 예전에 따로 한번 공부한 적이 있지만, 해당 내용을 공부할 때 매우 어려움을 겪었었던 기억이 있는데, 정말 강의 내용이 잘 정리,요약 되어있어서 이해하는데 정말 큰 도움이 되었다. 

 

또한 해커톤을 진행하면서, 알지 못했던 분들과 우연한 기회로 함께 진행하게 되었는데, 정말 좋은 분들을 만나 해커톤을 진행할 수 있었고, 또 순위가 실시간으로 뜨다보니 이게 생각보다 도파민이..! 엄청나다 ㅎㅎ 

아 물론 데이터를 실제로 다루면서 밀도있게 분석하고 학습하는 과정 또한 의미가 크다. 

 

겨울방학이라는 짧은 2달동안 할 수 있는 의미있는 경험이라고 생각한다. 

또 주변에서 처음에 지원할 때부터 팀을 짜야하나?라는 질문이 꽤 있었는데, 나의 경우에도 Aimers 자유게시판을 통해 좋은 사람들과 함께 팀을 구성해 나간만큼, 겁먹지 않고 도전해도 좋을 것 같다.

(추가로 순위를 보면 혼자 하신 분들이 꽤나 상위권에 많으셨다..!)