1. 강의

  • kfold가 풀데이터셋보다 성능이 좋다 : 이번 task 같은 경우에는 데이터 위치가 일반적이어서 (손뼈 엑스레이 데이터였으니 위치도 비슷비슷 뼈 순서도 동일) 차이가 크지 않았는데,
    다를 경우에는 kfold를 진행하면 학습되는 데이터가 각각 달라서 추출하는 피처가 조금씩 조금씩 다른데 그 조금씩을 앙상블로 합치면 더 좋아지는 느낌
  • val 데이터셋 훈련 안하는 거 아쉬우니까 마지막 몇 에폭에선 train-val 데이터셋 뒤집어서 학습하는 기법 적용해봐도 좋았을 듯

2. 피어세션

  • 다른 팀은 어땠나
  • 팀 회고 쓰고 랩업 리포트 완성

3. 회고

  • 어제 많이 속상한 걸 적어서 그런지 오늘은 마음이 무겁지 않았음
  • 사실 하루종일 바쁘게 할 것 할 것 할 것 하느라 큰 생각 안들었음
  • 다음 프젝 때 더 잘하면 됨

4. 스페셜 피어세션

  • nlp 증강기법 : 부사넣기, 순서 도치, 두번 번역하기 등

  • recsys 안오셨음

  • 와 상혁님 실물 봤다~ 이젠 연예인 같음 그냥

5. 멘토링

  • aws란 이런 것이구나 되게 멘토님의 스타일을 알 수 있었다!
  • 타이트하게 우릴 끌고 뛰는
  • 이제 우리는 질질 끌리는

6. 마스터클래스

  • 18조랑 잼얘시간을 가졌다
  • 18조 발표하는구나~ 짱~!