AIF 추론 자동화
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제출 경험
다른 자잘한 에러도 많았지만 위 에러를 마지막으로 해결하고 제출 성공했습니다. 주어진 인퍼런스 코드를 사용하다가 아래 링크를 참고하여 수정할 수 있었습니다.https://dev.mrdbourke.com/tensorflow-deep-learning/03_convolutional_neural_networks_in_tensorflow/tf.expand_dim으로 차원을 맞춰줄 수 있었습니다. 추가적으로 PIL 대신 tf 함수를 사용하여 이미지를 읽어오는 방식을 사용했습니다. (load_and_prep_image 함수) 추가로, h5 저장할때는 weight만 저장하지말고 모델 전체를 받아서 써야 사전 학습된 모델도 사용할 수 있었습니다.
추론 자동화 제출에 대한 경험 및 의견
< PHASE I : 제출 가이드 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 제공받은 제출 가이드 내용을 이해하기에 어땠습니까? - 내용이 이해하기 쉬웠다면 어떤 부분 때문에 쉽게 느껴졌는지, - 이해하기 어려웠다면 구체적으로 어떤 부분이 어려웠는지 작성 부탁드립니다.A1. 제출 코드 가이드는 적절한 예시가 함께 작성이 되어 있어서 제출하는데에는 어려움이 없었습니다. 하지만 코드 전체의 예시, 즉 베이스 라인이 따로 없어서 처음 제출하는데에는 오랜 시간이 걸리곤 했습니다.또한 제출하는 부분에서 오류가 발생하더라도 익숙한 오류가 아니여서 이를 수정하는데 오랜 시간이 걸리곤 하였습니다. Q2. (필수, 최소 50자 이상) 제출 가이드 내용 중 수정 또는 보완이 필요한 부분이 있다고 생각하십니까? - 만일 있다고 생각하실 경우 어떤 부분에서 수정 또는 보완이 필요하다 생각하셨나요? - 만일 없다고 생각하실 경우 어떤 부분이 특히 잘 작성되었는지 내용 공유 부탁드립니다. A2. 베이스 코드의 일부분을 제공하는것이 아니라 베이스 코드 전체를 제공한다면 처음 공부하는 초보나 학생들에게 많은 도움이 될것이라고 생각합니다. Q3. (선택, 자유 작성) 위 질문 외 제공받은 제출 가이드와 관련한 슬레이어 님의 의견이 있다면 자유롭게 남겨주세요. A3. 베이스코드가 처음에 제공되었으면 좋겠습니다. < PHASE II : 모델 개발 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 모델을 개발하는 과정에서 (즉, 제출하기 전) 겪으신 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어느 단계에서 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 어떤 과정을 통해서 제출 단계 전까지 다다르셨는지 간단히 내용 공유 부탁드립니다. A1. 개발하는 부분의 베이스 코드가 따로 제공되지 않아서 가중치 값을 따로 가져오는데 올바른 방향으로 가고있는지에 대한 많은 의문을 가지고 개발을 실행하였습니다. 평소에는 베이스 코드를 보고 공부를 하였기 때문에 베이스 코드를 기본으로 하여 점차 더 좋게 개선하는 식으로 공부를 하였는데 베이스 코드가 없어서 이러한 부분을 다른 코드들을 참고하면서 하느라 많은 시간이 걸린것 같습니다. < PHASE III : 결과물 제출 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 개발하신 모델을 제출하는 과정에서 겪은 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 잘 제출된 과정에 대한 설명을 간략하게 공유 부탁드립니다. A1. 생각보다 제출에 오랜 시간이 걸렸습니다. 또한 오류가 발생하여도 기존에 보던 오류와 다른 오류들이 있어서 오류를 수정하는데 생각보다 오랜 시간이 걸렸습니다. 기존에 사용하던 결과를 제출하던 방식이 아니기 때문에 적응하는데에는 많은 시간이 걸릴것으로 생각합니다, Q2. (필수, 자유 작성) 2-1. 모델을 제출하여 채점이 완료될 때까지 시간이 얼마나 걸리셨나요? (개발환경에 기재된 시간이 있다면 이를 그대로 기재 부탁드립니다) 2-2. 개발하신 모델을 제출하실 때 걸린 시간은 체감 상 얼마같이 느껴졌습니까? A2. 대략 5분에서 10분정도의 시간이 소요된것 같습니다. Q3. (필수, 최소 100자 이상) 제출 과정에서 만난 에러/ 이슈/ 버그가 있었다면 그것은 어떤 내용이었는지, 또 이를 어떤 방법으로 해결 하셨는지에 대해 간략한 설명 부탁드립니다.A3.colab 개발환경에서 개발을 진행하였으나 colab의 특성상 실시간 저장이 안되는것으로 알고 있습니다. 그렇다보니 제출을 하더라도 수정하기 전의 코드가 제출이 되는경우도 몇번씩 있어서 같은 오류가 반복적으로 발생하는것을 볼 수 있었습니다. 이러한 경우 지속적인 재실행으로 해결을 해 보았습니다. Q4. (필수, 자유 작성) 직접 제출까지 해보신 만큼, 슬레이어님께서 ‘제출 코드’를 수정할 수 있다면 어떤 코드를 어떻게 수정하고 싶으신지요? *에디터 내 <코드 셀>을 작성할 수 있는 기능이 있으니 적극 활용 부탁드립니다!A4. 한 개발환경에서 학습과 추론이 모두 가능하게 하였으면 좋겠습니다. 또한 제출하고 결과를 확인하는데 너무 오랜 시간이 걸리기 때문에 다양한 시도를 해보려고 하는 초보자 입장에서는 이러한 제출 방법도 좋지만 사전에 테스트 셋을 따로 제공함으로써 보다 더 많은 시도를 해볼 수 있도록 하면 좋을 것 같습니다.. < PHASE IV : 추론 자동화 기술 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 150자 이상) 추론 자동화 기술은 대회 참가자에게 평가셋 데이터의 x값을 제공하지 않고, 오직 참가자가 개발한 모델 만을 받아서 이를 곧 바로 채점해줄 수 있게 합니다. 슬레이어 님께서 향후 이러한 추론 자동화 기술이 적용된 대회에 참가 하신다고 가정할 경우, 대회 참가자의 입장에서는 어떤 생각이 들까요? 다르게 말하여, 대회 참가자의 입장에서 나올 수 있는 긍/부정적인 의견이 있을까요? A1. 바로 채점할 수 있는 방법은 좋은 방법이라고 생각합니다. 하지만 테스트 셋에 직접적으로 관여하기 어렵다는 점과 많은 시도를 하고자 하는 학생들 입장에서는 이러하 방법이 공부를 하는데에는 조금의 어려움이 있을것으로 생각합니다. 숙력된 개발자들에게는 더할나위 없이 좋고 보다 객관적인 평가방법으로 여겨질 수 있으나 대회 수상의 목적이 아닌 공부가 목적인 학생들에게는 공부하는데 오히려 더 어려움이 있을것으로 생각됩니다.
튜토리얼 | 추론 자동화 태스크 제출 따라하기
튜토리얼 소개 AI 모델을 개발하면 곧 바로 채점이 된다고..? 추론 자동화 태스크, 튜토리얼로 쉽게 따라해보세요 !평가셋 데이터를 일절 공개하지 않고 AIF 플랫폼에서 참가자가 개발한 모델 그대로를 추론해 성능을 채점해보는 튜토리얼에 참가해보실까요? 튜토리얼 이용 방법지금 바로 ‘베이스라인’ 탭에서 코드를 실행해보세요! 추론 자동화 기술이 접목된 태스크는 기존 채점 방식과 살짝 달라 처음엔 헷갈릴 수 있지만, 베이스라인 코드에 자세하게 기재된 규칙을 하나 둘 따라 성공적으로 제출했다면 본인의 점수가 리더보드에 찍히는 것을 경험할 수 있답니다 ☺️ 튜토리얼 그 후…흠, 튜토리얼은 너무 쉬웠다구요? 🤔그럴줄 알고 진짜 AI 모델을 개발한 뒤 추론 자동화 기술을 이용해 결과를 제출해 볼 수 있는 문제 3개를 준비했답니다 ~ 아래 3개 분야에서 마음에 드는 태스크를 골라 참여해보세요! 항상 열려있는 태스크이기 때문에 내가 원할 때 언제든 접속해서 점수를 기록해 볼 수 있어서, 모델 개발 연습도 해보고 앞으로 많은 AI 경진대회에 접목될 추론 자동화 기술도 먼저 경험해 보시길 바랍니다 !이미지 분야 | 꽃 품종 데이터셋을 활용한 이미지 분류 태스크자연어 분야 | 네이버 영화 리뷰 데이터셋(nsmc)을 활용한 감성 분류 태스크시계열 분야 | Household Power Consumption(UCI Machine Learning Repository) 데이터셋을 활용한 글로벌 유효 전력 소비량 예측 태스크 🎁 여름 EVENT 🎁 7월 25일 안으로 가장 먼저 아래 2가지를 모두 다 완수하신 30명에게 인공지능팩토리가 시원한 빙수를 쏩니다!■ 빙수 획득 조건 기간 : 7월 25일 23:59까지 아래 미션 2개를 모두 완수한 사람!3회 이상 제출해보기‘토론’ 탭에 본인의 제출 경험에 대해서 말해주기😁 제출에 한번이라도 ‘성공’ 했다면 인증샷과 함께 2-3줄로 성공 비결 공유 예: “튜토리얼에 있는 베이스라인 코드 참고해서 순서대로 잘 따라 했더니 제출 성공했습니다~”예: “처음에는 ㅇㅇ부분에서 에러가 났었는데 ㅁㅁ를 수정하니 바로 성공했어요!”🥲 제출에 3회 모두 실패했다면 에러 로그를 코드와 함께 토론 글에 올리기예: “코랩에서 계속 시도해봤는데 ㅇㅇ에러가 계속 나왔어요 ㅠㅜ”예: “튜토리얼에 나와있는 베이스라인 코드를 따라했는데 ㅁㅁ 부분에서 에러가 났네요 ㅜ”3개 분야 (이미지, 자연어, 시계열) 통틀어 선착순 30명에게 '이디야 팥인절미 1인 빙수 기프티콘’ 2개 증정!당첨자 발표는 8월 첫주에 당첨자에게 별도 안내드립니다. 문의처본 페이지 상단의 Q&A 탭에서 질문을 남기실 수 있습니다. === 여러분의 많은 시도 부탁드립니다 ===
시계열 모델 퀘스트_추론 피드백
Q1. (필수, 최소 100자 이상) 제공받은 제출 가이드 내용을 이해하기에 어땠습니까? - 내용이 이해하기 쉬웠다면 어떤 부분 때문에 쉽게 느껴졌는지, - 이해하기 어려웠다면 구체적으로 어떤 부분이 어려웠는지 작성 부탁드립니다.A1. 시계열 과제와 자료 구조에 대한 이해가 부족한 입장에서 작성하였습니다. 처음 가이드라인을 보았을 때, 학습된 ‘가중치'와 모델 ‘구조’를 입력하여 제출하는 구조라는 사실을 파악하기가 어려웠습니다.또한 과제에 대한 설명이 경연때와 달리, ‘스토리’가 없이 작업 중심으로 간소화되어 있어서 오히려 헷갈리는 점이 있었습니다.모델 ‘베이스라인’ 까지는 아니더라도 데이터셋과 데이터셋을 통해 추론되는 결과물을 예시로 보여주시면 좋겠습니다. Q2. (필수, 최소 50자 이상) 제출 가이드 내용 중 수정 또는 보완이 필요한 부분이 있다고 생각하십니까? - 만일 있다고 생각하실 경우 어떤 부분에서 수정 또는 보완이 필요하다 생각하셨나요? - 만일 없다고 생각하실 경우 어떤 부분이 특히 잘 작성되었는지 내용 공유 부탁드립니다. A2. ‘추론자동화’라는 표현을 통해 베이스라인이 이해가 되기는 하였지만, 제출 프로세스를 좀 더 시각화 하여 제공해주셨으면 합니다.앞서 말한 데이터셋이 어떻게 추론되고, 어떤 형태로 평가되는지 예시사례를 담아주시면 과제와 가이드를 이해하는데 많은 도움이 될 거 같습니다.Q3. (선택, 자유 작성) 위 질문 외 제공받은 제출 가이드와 관련한 슬레이어 님의 의견이 있다면 자유롭게 남겨주세요. A3. 제출 가이드에 "gdown.downalod("GoolgeDriveSharedLink", weights_path, fuzzy=True)" 지점에서 ‘load’ 부분의 오타가 있었던 점이나 gdown 라이브러리에 대한 설명이 없었던 점으로 인해, 가이드라인을 활용하는데 오히려 혼동을 주는 점이 있었습니다 ㅠ < PHASE II : 모델 개발 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 개발하신 모델을 개발하는 과정에서 (즉, 제출하기 바로 직전) 겪으신 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어느 단계에서 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 어떤 과정을 통해서 제출 단계 전까지 다다르셨는지 간단히 내용 공유 부탁드립니다. A1. 기존에 작업하고 있던 시계열 과제가 있었기 때문에, 작업하던 코드를 베이스로 활용하여 퀘스트 과제에 적용하였습니다. TF의 윈도우 구조 등을 퀘스트 과제에 맞추어 조정하는 과정에서 어려움이 있었습니다. 추론되는 데이터셋의 형태에 대한 혼동되었으나, Q&A를 통해 구조가 파악되어 문제를 해결할 수 있었습니다. < PHASE III : 결과물 제출 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 개발하신 모델을 제출하는 과정에서 겪은 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 잘 제출된 과정에 대한 설명을 간략하게 공유 부탁드립니다. A1. 우선은 가이드라인과 그 목적을 제대로 파악하는데 생각보다 시간이 걸렸다는 점에서, 시각적인 자료의 보충과 프로세스 정리가 필요하다고 생각합니다. 특히 AIF 라이브러리를 통해 제출하면서 프로세스를 알지 못한 채 몇가지 에러를 접하게 되자, 디버깅하는 과정이 복잡해지는 문제가 있었습니다. 하지만 한번 제출 베이스라인을 구성한 후에는 반복적으로 제출하기도 편리하였고, 시계열의 특성상 예측자료가 잘못된 방식으로 추론될 수 도 있는 점을 고려하면 추론자동화를 도입하는 것은 좋은 방식인 것 같습니다.Q2. (필수, 자유 작성) 2-1. 모델을 제출하여 채점이 완료될 때까지 시간이 얼마나 걸리셨나요? (개발환경에 기재된 시간이 있다면 이를 그대로 기재 부탁드립니다) 2-2. 개발하신 모델을 제출하실 때 걸린 시간은 체감 상 얼마같이 느껴졌습니까? A2. 대략 1~2분정도 진행되었습니다. 오류가 발생되는 경우, 조정 및 다시 제출하는 것까지 고려하면 새로운 가중치 및 모델을 제출하는데 10~15분 정도 시간이 걸리는 것으로 체감되었습니다. Q3. (필수, 최소 100자 이상) 제출 과정에서 만난 에러/ 이슈/ 버그가 있었다면 그것은 어떤 내용이었는지, 또 이를 어떤 방법으로 해결 하셨는지에 대해 간략한 설명 부탁드립니다.A3. 제출기한을 맞추느라 만났던 여러 에러들을 남기지 못해 아쉽습니다 ㅠValueError: Unable to load weights saved in HDF5 format into a subclassed Model which has not created its variables yet. Call the Model first, then load the weights.해당 에러의 경우, 기존 작업 코드에선 클래스 자료형에 포함되어 있던 build 과정이 빠져있어서 발생했던 에러입니다. 이 부분이 파악되기 전까지 제출코드를 수정하는데 어려움을 많이 겪었습니다. 이처럼 구조에 대한 이해가 부족한 저와 같은 참여자 입장에서는 작업코드를 제출코드로 옮기는 과정에서도 실수가 발생했습니다.ModuleNotFoundError: No module named 'google.colab'제출 코드에 작업을 위해 추가된 코드 셀로 인해 발생한 에러입니다. AIF 라이브러리가 진행되는 프로세스를 몰랐기에, 단순한 에러에도 문제 파악하는데 시간이 걸렸습니다. module 'gdown' has no attribute 'downalod'앞서 언급한 오타로 인한 에러입니다. 이외에도 모델 구조와 가중치로 인한 에러나 이슈들이 있었지만 기록이 남아있는 부분을 우선적으로 작성하였습니다. Q4. (필수, 자유 작성) 직접 제출까지 해보신 만큼, 슬레이어님께서 ‘제출 코드’를 수정할 수 있다면 어떤 코드를 어떻게 수정하고 싶으신지요? *에디터 내 <코드 셀>을 작성할 수 있는 기능이 있으니 적극 활용 부탁드립니다!A4. 가이드 내에 예시로 작성된 코드들을 좀 더 구체적으로 작성한 코드 예시를 추가해보고 싶습니다. < PHASE IV : 추론 자동화 기술 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 150자 이상) 추론 자동화 기술은 대회 참가자에게 평가셋 데이터의 x값을 제공하지 않고, 오직 참가자가 개발한 모델 만을 받아서 이를 곧 바로 채점해줄 수 있게 합니다. 슬레이어 님께서 향후 이러한 추론 자동화 기술이 적용된 대회에 참가 하신다고 가정할 경우, 대회 참가자의 입장에서는 어떤 생각이 들까요? 다르게 말하여, 대회 참가자의 입장에서 나올 수 있는 긍/부정적인 의견이 있을까요? 사실 오늘까지 과제를 수행하면서, 편하게 결과물만 제출하여 점수를 받는 방식에 비해 불편한 점이 많다고 느껴졌습니다. 실제로 익숙지 않은 참가자들에게 다양한 불만이 제기될 수 있다고 생각합니다. 하지만 첫 질문에 대한 답변에서 처럼, 한번 제출 베이스라인을 확보한 후에는 제출이 어렵지 않았고 무엇보다 평가데이터가 제공됨으로써 추론 과정에 문제가 발생하는 점을 선제적으로 예방하는 점이 좋았습니다. 참가자가 추론과정에 문제가 없음을 증명하기 위해 다량의 보고서를 작성해야 한다는 점을 생각하면 자동화 기술에 대해 긍정적인 의견도 충분히 있을 것이라고 봅니다. [“보고서 작성에 필요한 자원” > “추론 자동화 과정에서의 불편함”] 이라는 점을 강조하여 참가자들이 자동화의 편의성을 느낄 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 또한, 실제 대회에서는 ‘라이브방송을 통한 제출 가이드 설명 세미나'를 진행하거나, ‘가이드 영상 제작’, 특정기간 동안의 ‘Realtime Q&A 시스템’ 등을 제공한다면 불만사항을 줄일 수 있을 것 같습니다. 나아가 모델과 가중치의 제출과정을 단순히 코드소스로 제공되는 것이 아니라 ‘업로드’ 서비스 형태로 제공된다면 ‘합리성’과 ‘편의성’을 둘 다 확보한 시스템이 될 것이라고 기대합니다. 유용한 과제 환경을 제공해주셔서 감사드리며, 마지막으로 경연 및 퀘스트 기간이 끝나도 동일한 과제로 평가 및 제출이 가능하도록 해주시면 좋겠습니다 : )
[자연어 모델 퀘스트] 피드백 - 얄루링
---------------------------------------------------------------------------------------------------- < PHASE I : 제출 가이드 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 제공받은 제출 가이드 내용을 이해하기에 어땠습니까? - 내용이 이해하기 쉬웠다면 어떤 부분 때문에 쉽게 느껴졌는지, - 이해하기 어려웠다면 구체적으로 어떤 부분이 어려웠는지 작성 부탁드립니다.A1. 설명을 순서대로 해주셔서 진행 방향 자체는 이해했는데, 익숙한 내용이 아니라서 특정 부분들이 헷갈렸습니다. 라이브러리 임포트 유무나 (설치되어있는 파일에서 언급된 모든 라이브러리가 임포트가 되는건지, 제가 추가적으로 작성해야 하는지), task.ipynb 파일 자체를 구동시키는건지 아니면 메인만 넘어가서 넘어가는 3개 인자만 구동되는건지 혼동되었고, 데이터 파일이나 모델 호출 시에 관해서 경로 설정하는게 생소한 내용이라 그 부분이 조금 더 자세하게 예시로 나와있거나 하면 좋을 것 같습니다.Q2. (필수, 최소 50자 이상) 제출 가이드 내용 중 수정 또는 보완이 필요한 부분이 있다고 생각하십니까? - 만일 있다고 생각하실 경우 어떤 부분에서 수정 또는 보완이 필요하다 생각하셨나요? - 만일 없다고 생각하실 경우 어떤 부분이 특히 잘 작성되었는지 내용 공유 부탁드립니다.A2. 크게 있지는 않고, 언급한대로 경로 설정에 대해서 조금 더 구체적인 예시나 , submit() 부분에서 aif 채점 코드 예시를 주셨지만 딱 그것만 구동된느건지 task.ipynb도 같이 뭔가 실행이 되는건지 언급이 있으면 좋을 것 같습니다.Q3. (선택, 자유 작성) 위 질문 외 제공받은 제출 가이드와 관련한 슬레이어 님의 의견이 있다면 자유롭게 남겨주세요.A3. 없습니다. < PHASE II : 모델 개발 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 개발하신 모델을 개발하는 과정에서 (즉, 제출하기 바로 직전) 겪으신 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어느 단계에서 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 어떤 과정을 통해서 제출 단계 전까지 다다르셨는지 간단히 내용 공유 부탁드립니다.A1. 개발엔 크게 불편함이 없었고, 특이했던 점은 다른 베이스라인들과 다르게 개발 베이스가 아닌 제출 베이스여서 처음에는 모델을 어떻게 하는거지 싶었는데 제가 자체적으로 제작하고 내면 되는 것을 파악하고 나서는 제출 시에 모델을 그대로 옮겨서 로드만 잘하면 되니까 크게 문제될 점은 없었습니다. 근데 한 가지 기억나는 점은 가이드 중에 모델 학습 파일이 경로에 있으면 안되다는 내용이 있어서 그러면 어떻게 모델 학습을 학습하고, 학습 데이터를 가져올지 혼란스러웠다가 학습을 다른 데에서 해야 하는 구나 깨달았습니다. < PHASE III : 결과물 제출 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 개발하신 모델을 제출하는 과정에서 겪은 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 잘 제출된 과정에 대한 설명을 간략하게 공유 부탁드립니다.A1. 우선, 개발후 넘길 때는 가이드대로 잘 작성해서 제출 main문 코드 실행까지는 괜찮았는데, 모델 로드 중에 문제가 생기거나 자잘한 오류 부분에 대해서 즉각적으로 확인할 수가 없었습니다. 특히 특정 코드 (제 경우 에서는 score.py 81 line에서 sleep문) 에서 계속 걸리면서, 오류를 확인하려면 직접 interrupt한 후 사이트에서 채점중이 끝날때까지 기다려서 확인하고 수정하는 작업이 반복되면서 디버깅이 지체되고 제출속도가 그만큼 느려지는 점이 불편했습니다.Q2. (필수, 자유 작성) 2-1. 모델을 제출하여 채점이 완료될 때까지 시간이 얼마나 걸리셨나요? (개발환경에 기재된 시간이 있다면 이를 그대로 기재 부탁드립니다) 2-2. 개발하신 모델을 제출하실 때 걸린 시간은 체감 상 얼마같이 느껴졌습니까?A2. main문을 구동하는 시간은 성공하면 colab 기준 약 7분이 걸렸는데, 에러가 뜨면 30분씩 돌아가도 멈추질 않아서 수동으로 멈추고 사이트에서 에러뜨길 기다려야해서 체감 상 상당히 긴 시간으로 느껴졌습니다.Q3. (필수, 최소 100자 이상) 제출 과정에서 만난 에러/ 이슈/ 버그가 있었다면 그것은 어떤 내용이었는지, 또 이를 어떤 방법으로 해결 하셨는지에 대해 간략한 설명 부탁드립니다.A3. 'cpu 구동 에러/라이브러리 임포트 에러/변수명 에러/submit() 함수 정의 안됨 에러/모델 로드 에러'의 오류들을 만났는데, 각자 해결방법이 명확한 이슈들이라 계속 돌아가는 메인문을 정지하고 조금 기다려서 사이트에서 에러를 확인하고 수정했습니다.Q4. (필수, 자유 작성) 직접 제출까지 해보신 만큼, 슬레이어님께서 ‘제출 코드’를 수정할 수 있다면 어떤 코드를 어떻게 수정하고 싶으신지요? *에디터 내 <코드 셀>을 작성할 수 있는 기능이 있으니 적극 활용 부탁드립니다!A4. 디버깅을 즉각적으로 확인가능할 수 있도록 변경하고는 싶은데, 구체적으로 코드 수정에 대한 부분은 자세히는 모르겠습니다. < PHASE IV : 추론 자동화 기술 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 150자 이상) 추론 자동화 기술은 대회 참가자에게 평가셋 데이터의 x값을 제공하지 않고, 오직 참가자가 개발한 모델 만을 받아서 이를 곧 바로 채점해줄 수 있게 합니다. 슬레이어 님께서 향후 이러한 추론 자동화 기술이 적용된 대회에 참가 하신다고 가정할 경우, 대회 참가자의 입장에서는 어떤 생각이 들까요? 다르게 말하여, 대회 참가자의 입장에서 나올 수 있는 긍/부정적인 의견이 있을까요? A1. 대회에 참가해본 경험이 많지는 않지만, val셋을 주지 않고 모델만 제출하면 data leakage를 통한 치팅이나 오버피팅을 막을 수 있을 것 같아 잘되면 굉장히 좋을 것 같은데, 현재로써는 항상 코드에서 예상하지 못한 오류가 발생할 확률이 높은데 디버깅 부분에서 살짝 어려울 수도 있지 않을까 싶기도 합니다. 추론 자동화란 개념을 처음 알게되었지만, 대회에서 사용되면 참가자 입장에서도 편하고 좋을 것 같아 성공적으로 개발되어 대회에 사용되어진다면 굉장히 많은 기업에서도 사용하고 혁신적인 기술이 되지 않을까 싶습니다.
추론 자동화에 대한 피드백
< PHASE I : 제출 가이드 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 제공받은 제출 가이드 내용을 이해하기에 어땠습니까? - 내용이 이해하기 쉬웠다면 어떤 부분 때문에 쉽게 느껴졌는지, - 이해하기 어려웠다면 구체적으로 어떤 부분이 어려웠는지 작성 부탁드립니다.A1. 이해하기 쉽게 설명되어 있었으며, 설명과 함께 예시 코드가 작성되어 있어 빠른 제출이 가능했습니다. 다만, 완벽하게 실행하기까지 다소 시간이 소요되었으며, 제출을 완전히 시도해볼 수 있는 온전한 전체 코드가 가이드로 제공되었으면 더 편리한 이해가 가능할 것 같습니다. Q2. (필수, 최소 50자 이상) 제출 가이드 내용 중 수정 또는 보완이 필요한 부분이 있다고 생각하십니까? - 만일 있다고 생각하실 경우 어떤 부분에서 수정 또는 보완이 필요하다 생각하셨나요? - 만일 없다고 생각하실 경우 어떤 부분이 특히 잘 작성되었는지 내용 공유 부탁드립니다. A2. A1에서 적은것과 같이 일부분이 생략된 코드가 아닌 웨이트를 포함한 전체 코드를 베이스라인으로 함께 제공한다면 빠른 적응이 가능할 것 같습니다.Q3. (선택, 자유 작성) 위 질문 외 제공받은 제출 가이드와 관련한 슬레이어 님의 의견이 있다면 자유롭게 남겨주세요. A3. 데이터 로드, 모델 학습의 전과정을 담은 baseline을 제출 가이드에 포함하면 좋을 것 같습니다. < PHASE II : 모델 개발 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 모델을 개발하는 과정에서 (즉, 제출하기 전) 겪으신 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어느 단계에서 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 어떤 과정을 통해서 제출 단계 전까지 다다르셨는지 간단히 내용 공유 부탁드립니다. A1. 모델 개발 과정에서는 추론에 걸리는 시간으로 인하여 모델 튜닝에 대한 피드백에 많은 시간이 소요되었습니다. 코랩 노트북 환경을 통해 실행/제출하였고, 오랜시간 소요되는 인퍼런스로 인하여 코랩의 GPU 런타임 할당 제한으로 인하여 제출이 어려웠던 적 또한 있습니다. < PHASE III : 결과물 제출 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 개발하신 모델을 제출하는 과정에서 겪은 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 잘 제출된 과정에 대한 설명을 간략하게 공유 부탁드립니다. A1. 제출에 상당히 오랜 시간이 소요되었습니다. ipynb파일과 weight 파일을 zip하여 ai factory의 서버로 전송한 후 채점되는 방식으로 보이는데, zip과 전송에서 오래걸리는지 또는 인퍼런싱에서 오래걸리는지 확인이 불가하였고, 단순 제출 실수로 인하여도 약 5분 이상 소요 후 에러메시지를 리턴받을 수 있었습니다.Q2. (필수, 자유 작성) 2-1. 모델을 제출하여 채점이 완료될 때까지 시간이 얼마나 걸리셨나요? (개발환경에 기재된 시간이 있다면 이를 그대로 기재 부탁드립니다) 2-2. 개발하신 모델을 제출하실 때 걸린 시간은 체감 상 얼마같이 느껴졌습니까? A2. 잘 제출이 된 경우 15분 이상 소요되었고, 코드 오류로 인하여 제출이 실패한 경우에는 약 5분정도 걸렸습니다. 제출에 대한 피드백이 느리다 보니 제출에만 집중할 수 없어 제출에 대한 확인까지 걸리는 시간이 약 30분 이상 소요되었습니다.Q3. (필수, 최소 100자 이상) 제출 과정에서 만난 에러/ 이슈/ 버그가 있었다면 그것은 어떤 내용이었는지, 또 이를 어떤 방법으로 해결 하셨는지에 대해 간략한 설명 부탁드립니다.A3. Notebook 내에 작성되어 있는 다른 코드들이 실행되는 경우가 많았고, colab 개발 환경 상 실시간 저장이 되지 않아 저장 전 submit을 하게 되면 수정전 코드가 전송되어 에러가 발생한 경우가 많았습니다.Q4. (필수, 자유 작성) 직접 제출까지 해보신 만큼, 슬레이어님께서 ‘제출 코드’를 수정할 수 있다면 어떤 코드를 어떻게 수정하고 싶으신지요? *에디터 내 <코드 셀>을 작성할 수 있는 기능이 있으니 적극 활용 부탁드립니다!A4. 제출한 코드에서 필수적인 예약 함수를 제외하고 주석 처리를 통하여 실행되지 않게 되었으면 한 환경에서 학습과 제출이 모두 실행되어 편리할 것 같습니다. 해당 내용이 쉽지 않다면 해당 함수를 text로 받아 submit에 정의된 함수만 전달되게 수정되었으면 좋겠습니다. 또한 weight 파일이 전송되는 동안 weight load 부분을 제외한 코드가 실행된다면 디버깅에 좀 더 도움이 될 것 같습니다. < PHASE IV : 추론 자동화 기술 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 150자 이상) 추론 자동화 기술은 대회 참가자에게 평가셋 데이터의 x값을 제공하지 않고, 오직 참가자가 개발한 모델 만을 받아서 이를 곧 바로 채점해줄 수 있게 합니다. 슬레이어 님께서 향후 이러한 추론 자동화 기술이 적용된 대회에 참가 하신다고 가정할 경우, 대회 참가자의 입장에서는 어떤 생각이 들까요? 다르게 말하여, 대회 참가자의 입장에서 나올 수 있는 긍/부정적인 의견이 있을까요? A1. 별도의 인퍼런싱 과정이 필요 없으므로 간단히 모델 개발과 예측 코드만 작성하면 되어 편리할 것 같습니다. 다만, 테스트 데이터에 직접 접근이 어려움에 따라 학습데이터와 추론 데이터 간 차이에 대한 보정이 어렵다는 점과, 제출 과정이 길어짐에 따라 모델 개선에서의 속도가 다소 느려질 수 있다고 생각됩니다.
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< PHASE I : 제출 가이드 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 제공받은 제출 가이드 내용을 이해하기에 어땠습니까? - 내용이 이해하기 쉬웠다면 어떤 부분 때문에 쉽게 느껴졌는지, - 이해하기 어려웠다면 구체적으로 어떤 부분이 어려웠는지 작성 부탁드립니다.A1.저는 코랩을 잘 사용하지 않지만, 제가 이해할 정도면 쉽다고 생각합니다.제출 가이드만 보고 수행하기에는 오류메세지가 많아 코랩에서 활용하기에는 어려움이 있었습니다. Q2. (필수, 최소 50자 이상) 제출 가이드 내용 중 수정 또는 보완이 필요한 부분이 있다고 생각하십니까? - 만일 있다고 생각하실 경우 어떤 부분에서 수정 또는 보완이 필요하다 생각하셨나요? - 만일 없다고 생각하실 경우 어떤 부분이 특히 잘 작성되었는지 내용 공유 부탁드립니다. A2. 코랩에서 작업이 어려워 로컬에서 작업을 했습니다.aif.submit 함수 실행 시 작업 폴더 내 전체 파일을 압축하기에 당황했습니다.aif.zip 파일을 열어보니 git 관련 시스템 코드까지 포함하여 압축된 걸로 보아 만드는 부분에 대한 수정이 필요합니다. Q3. (선택, 자유 작성) 위 질문 외 제공받은 제출 가이드와 관련한 슬레이어 님의 의견이 있다면 자유롭게 남겨주세요. A3.마크다운 셀에 알록달록한 이미지가 많았으면 더 재미있었을 것 같습니다. < PHASE II : 모델 개발 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 모델을 개발하는 과정에서 (즉, 제출하기 전) 겪으신 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어느 단계에서 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 어떤 과정을 통해서 제출 단계 전까지 다다르셨는지 간단히 내용 공유 부탁드립니다. A1. 모델을 개발하는 과정에는 문제가 없었습니다. 먼저, 출력해야하는 클래스가 5개니 출력을 5로 놓고 마지막에 주의해야겠다 생각했습니다.데이터를 하나씩 보니 해상도가 각기 다름을 확인하여 resize가 필요하겠다 생각했습니다. < PHASE III : 결과물 제출 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 개발하신 모델을 제출하는 과정에서 겪은 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 잘 제출된 과정에 대한 설명을 간략하게 공유 부탁드립니다. A1.제출 과정에 문제가 있는 것 같습니다. 코랩 환경에서는 모듈에러가 발생하며, 로컬 노트북에서는 processing 이후 반응이 없습니다. (5m 40s 경과) Q2. (필수, 자유 작성) 2-1. 모델을 제출하여 채점이 완료될 때까지 시간이 얼마나 걸리셨나요? (개발환경에 기재된 시간이 있다면 이를 그대로 기재 부탁드립니다) 2-2. 개발하신 모델을 제출하실 때 걸린 시간은 체감 상 얼마같이 느껴졌습니까? A2. 5m 40s 에서 멈춰서 채점이 완료가 된 것인지 알 수 없었습니다. Q3. (필수, 최소 100자 이상) 제출 과정에서 만난 에러/ 이슈/ 버그가 있었다면 그것은 어떤 내용이었는지, 또 이를 어떤 방법으로 해결 하셨는지에 대해 간략한 설명 부탁드립니다.A3. 코랩(Colab)에서 수행할 때는 마운트가 안되어있어 별도로 마운트를 시켜줘야합니다.또한, 이후 관련 에러 메세지가 있을 때는 nbconvert 라이브러리를 설치해줘야합니다. Q4. (필수, 자유 작성) 직접 제출까지 해보신 만큼, 슬레이어님께서 ‘제출 코드’를 수정할 수 있다면 어떤 코드를 어떻게 수정하고 싶으신지요? *에디터 내 <코드 셀>을 작성할 수 있는 기능이 있으니 적극 활용 부탁드립니다!A4. func 입력 인자로 submit 하나가 아닌 각각을 입력받는 게 좋겠습니다. 처음하는 분들에게는 어렵겠습니다.혹은 모델 객체를 입력 인자로 받는거도 방법이라고 생각합니다. < PHASE IV : 추론 자동화 기술 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 150자 이상) 추론 자동화 기술은 대회 참가자에게 평가셋 데이터의 x값을 제공하지 않고, 오직 참가자가 개발한 모델 만을 받아서 이를 곧 바로 채점해줄 수 있게 합니다. 슬레이어 님께서 향후 이러한 추론 자동화 기술이 적용된 대회에 참가 하신다고 가정할 경우, 대회 참가자의 입장에서는 어떤 생각이 들까요? 다르게 말하여, 대회 참가자의 입장에서 나올 수 있는 긍/부정적인 의견이 있을까요? A1. 대회의 공정성을 위해서는 꼭 필요한 작업이 맞습니다. 하지만, 처음 하는 분들에게는 다소 생소할 수 있어 제대로 되고 있는건지 모를 수 있겠다는 생각이 먼저 듭니다. 코딩테스트의 경우, 일부 데이터는 공개하여 제대로 답이 맞는지 확인하고 시간복잡도나 수행시간을 측정하여 점수로 환산한다고 알려져있습니다. 이런 방식으로 추론 자동화 기술의 개선을 해나간다면 부정적인 의견은 없을 것이라 생각합니다.
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< PHASE I : 제출 가이드 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 제공받은 제출 가이드 내용을 이해하기에 어땠습니까? - 내용이 이해하기 쉬웠다면 어떤 부분 때문에 쉽게 느껴졌는지, - 이해하기 어려웠다면 구체적으로 어떤 부분이 어려웠는지 작성 부탁드립니다.A1.제출 가이드 내용을 꼼꼼히 읽고 하라는 대로 구현된 부분에서 내가 학습에 사용했던 코드를 기반으로 조금씩 채워넣기만 하면 정상적으로 잘 제출이 되었기 때문에 약간 귀찮았지만 쉬웠다고 느꼈습니다Q2. (필수, 최소 50자 이상) 제출 가이드 내용 중 수정 또는 보완이 필요한 부분이 있다고 생각하십니까? - 만일 있다고 생각하실 경우 어떤 부분에서 수정 또는 보완이 필요하다 생각하셨나요? - 만일 없다고 생각하실 경우 어떤 부분이 특히 잘 작성되었는지 내용 공유 부탁드립니다. A2. 알맞은 예시들, 그리고 함수에서 쓰이는 input과 output에 대한 설명이 명확하게 작성된 것 같습니다.Q3. (선택, 자유 작성) 위 질문 외 제공받은 제출 가이드와 관련한 슬레이어 님의 의견이 있다면 자유롭게 남겨주세요. A3. < PHASE II : 모델 개발 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 모델을 개발하는 과정에서 (즉, 제출하기 전) 겪으신 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어느 단계에서 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 어떤 과정을 통해서 제출 단계 전까지 다다르셨는지 간단히 내용 공유 부탁드립니다. A1. 불편함 없이 csv 파일을 이용해 사진들을 불러오고, label을 제출할 때 사용하는 인코딩 방식과 똑같이 0~4로 인코딩해주고, tensorflow를 이용해 학습하고 checkpoint를 가장 높은 validation accuracy로 설정해서 .h5 weight를 저장했습니다. 모델 개발 단계는 제출 방식이 달라진 것과 상관없이 똑같이 진행했습니다. < PHASE III : 결과물 제출 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 개발하신 모델을 제출하는 과정에서 겪은 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 잘 제출된 과정에 대한 설명을 간략하게 공유 부탁드립니다. A1.local jupyter notebook 환경에서 진행했으며, 파일 이름을 주의 사항에 맞추어 task.ipynb로 바꾸어 주고, 쓰여 있는 instruction에 따라서 load_model 내부에 model 구조 및 load_weights로 .h5 파일을 불러왔으며 task_key를 확인하고 제출했습니다. Q2. (필수, 자유 작성) 2-1. 모델을 제출하여 채점이 완료될 때까지 시간이 얼마나 걸리셨나요? (개발환경에 기재된 시간이 있다면 이를 그대로 기재 부탁드립니다) 2-2. 개발하신 모델을 제출하실 때 걸린 시간은 체감 상 얼마같이 느껴졌습니까? A2. 체감상 20분으로 엄청나게 길게 느껴졌고, 실제로는 10~16분 정도의 시간이 소요되었습니다.빨리 결과를 확인하고 싶은 것에 비해 제출 과정이 느려서 불만족스러웠습니다. Q3. (필수, 최소 100자 이상) 제출 과정에서 만난 에러/ 이슈/ 버그가 있었다면 그것은 어떤 내용이었는지, 또 이를 어떤 방법으로 해결 하셨는지에 대해 간략한 설명 부탁드립니다.A3. 초반에 점수가 이상하게 나오는 이슈가 있었는데, predict 함수에 image 범위를 0~1로 수정하는 코드를 추가해서 해결했습니다.또한 가중치 파일을 불러올 때 오류가 났었는데, 경로를 실수했었던 간단한 오류였습니다.Q4. (필수, 자유 작성) 직접 제출까지 해보신 만큼, 슬레이어님께서 ‘제출 코드’를 수정할 수 있다면 어떤 코드를 어떻게 수정하고 싶으신지요? *에디터 내 <코드 셀>을 작성할 수 있는 기능이 있으니 적극 활용 부탁드립니다!A4. image = image/255 코드를 predict 함수 내에 추가하고 싶습니다. < PHASE IV : 추론 자동화 기술 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 150자 이상) 추론 자동화 기술은 대회 참가자에게 평가셋 데이터의 x값을 제공하지 않고, 오직 참가자가 개발한 모델 만을 받아서 이를 곧 바로 채점해줄 수 있게 합니다. 슬레이어 님께서 향후 이러한 추론 자동화 기술이 적용된 대회에 참가 하신다고 가정할 경우, 대회 참가자의 입장에서는 어떤 생각이 들까요? 다르게 말하여, 대회 참가자의 입장에서 나올 수 있는 긍/부정적인 의견이 있을까요? A1. 긍정적인 의견으로는 aifactory에서 진행하는 경진대회의 특징이 1시간 1회 제출 등 타 대회에 비해 많은 제출횟수를 제공하기 때문에 많이 제출함으로써 test 데이터의 정답을 어느 정도 유추할 수 있는 위험성을 방지할 수 있을 것 같습니다.부정적인 의견으로는 좀 더 참가자들이 준비해야 하는 부분이 많아져 대회 참여 난이도를 높여 초보자에게 진입장벽을 높이는 점이 있을것 같습니다.
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< PHASE I : 제출 가이드 관련 질문 >Q1. (필수, 최소 100자 이상)제공받은 제출 가이드 내용을 이해하기에 어땠습니까?내용이 이해하기 쉬웠다면 어떤 부분 때문에 쉽게 느껴졌는지,이해하기 어려웠다면 구체적으로 어떤 부분이 어려웠는지 작성 부탁드립니다.A1. 가이드 내용이 상세하게 나와있어 퀘스트 진행 과정을 파악하는 것은 보다 쉽게 느껴졌습니다. 그런데 본 퀘스트를 진행하다보니 일부분에서 오류가 발생하였고, 이를 수정하는 과정에서 어려움을 느꼈습니다. 오류를 해결하는 과정 또한 경진대회 참여자의 능력이라고 생각합니다. 그런데 마지막 제출 부분에서 오류가 지속적으로 발생해 제출이 어려웠던 것이 아쉬웠습니다.Q2. (필수, 최소 50자 이상)제출 가이드 내용 중 수정 또는 보완이 필요한 부분이 있다고 생각하십니까?만일 있다고 생각하실 경우 어떤 부분에서 수정 또는 보완이 필요하다 생각하셨나요?만일 없다고 생각하실 경우 어떤 부분이 특히 잘 작성되었는지 내용 공유 부탁드립니다.A2. 제출 경로에 대해 좀더 자세히 명시해주셨으면 더 좋을 것 같습니다. 그리고 코드를 임의로 수정하거나 추가해도 되는지도 주의사항에 넣어주셨으면 합니다. 이 외에 다른 부분은 상세하게 잘 작성되었다고 생각합니다! < PHASE II : 모델 개발 단계 관련 질문 >Q1. (필수, 최소 100자 이상)모델을 개발하는 과정에서 (즉, 제출하기 전) 겪으신 불편함이 있었습니까?만약 불편함이 있었다면 어느 단계에서 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다.만약 불편함이 없었다면 어떤 과정을 통해서 제출 단계 전까지 다다르셨는지 간단히 내용 공유 부탁드립니다.A1.불편함이 없어 개발 과정을 간단히 작성하였습니다.[1. 데이터 로드 및 전처리]데이터를 불러와 라벨 인코딩, 이미지 크기 조정 및 numpy 배열로 변환하였습니다. 다중 분류를 위해 원 핫 인코딩을 진행하여 전처리를 마쳤습니다. 그 후, 모델 학습을 진행하였습니다.[2. 딥러닝 모델]conv2d, maxpooling2d, flatten 후 Dense(5)로 설정해 sequential 모델을 만들었습니다. 모델 학습에 시간이 오래걸려 early stopping을 설정하여 8번째 epoch에서 학습이 종료되었습니다. 0.3193의 loss와 0.8881의 정확도가 도출되었습니다. < PHASE III : 결과물 제출 단계 관련 질문 >Q1. (필수, 최소 100자 이상)개발하신 모델을 제출하는 과정에서 겪은 불편함이 있었습니까?만약 불편함이 있었다면 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다.만약 불편함이 없었다면 잘 제출된 과정에 대한 설명을 간략하게 공유 부탁드립니다.A1. 제출과정에서 가장 많은 오류가 발생하였습니다. 제가 코랩에서 저장한 모델을 다른 파일로 불러온 경험이 없어 이런 문제가 생겼던 것 같습니다.혹시 제출하는 역량까지가 평가에 포함되지 않는다면 경진대회에 참여한 경험이 적은 참여자들을 위해 좀 더 자세한 제출 방법을 알려주신다면 좋을 것 같습니다!Q2. (필수, 자유 작성)2-1. 모델을 제출하여 채점이 완료될 때까지 시간이 얼마나 걸리셨나요? (개발환경에 기재된 시간이 있다면 이를 그대로 기재 부탁드립니다)2-2. 개발하신 모델을 제출하실 때 걸린 시간은 체감 상 얼마같이 느껴졌습니까?A2. 제출에 실패하였지만 submit을 실행하면 그 결과를 얻기까지 8분이 소요되었습니다. 체감 상 10~15분이라고 느꼈습니다.Q3. (필수, 최소 100자 이상)제출 과정에서 만난 에러/ 이슈/ 버그가 있었다면 그것은 어떤 내용이었는지,또 이를 어떤 방법으로 해결 하셨는지에 대해 간략한 설명 부탁드립니다.A3.발생한 오류는 다음과 같습니다.error = No file or directory found at ./my_model.h5👉 구글 코랩 마운트로 해당 오류는 사라졌으나 마운트 한 드라이브에 aif가 접근할 수 없어 아래와 같은 새로운 오류가 발생되었습니다.2. error = [NbConvertApp] Converting notebook /aif/src/task.ipynb to notebook👉 (실패) !pip install --upgrade nbconvert3. ModuleNotFoundError: No module named 'google.colab'👉 데이터를 학습 시키기 위해 train, train.csv를 불러오려고 구글 마운트를 했는데 이 방법이 올바르지 않았던 것 같습니다. 하지만 해결 방법을 찾지 못해 제출에 실패하였습니다.Q4. (필수, 자유 작성)직접 제출까지 해보신 만큼, 슬레이어님께서 ‘제출 코드’를 수정할 수 있다면 어떤 코드를 어떻게 수정하고 싶으신지요?에디터 내 <코드 셀>을 작성할 수 있는 기능이 있으니 적극 활용 부탁드립니다!A4. 가독성 있는 방향으로 수정하고 싶습니다. 코드가 공개되는 경진대회라면, 다른 분들께서 참고하실 가능성이 있어 패키지 및 라이브러리 설치 코드를 한 셀에 정리하고 추가 설명을 위한 주석을 달아 제출 코드를 완성시키고 싶습니다. < PHASE IV : 추론 자동화 기술 관련 질문 >Q1. (필수, 최소 150자 이상)추론 자동화 기술은 대회 참가자에게 평가셋 데이터의 x값을 제공하지 않고, 오직 참가자가 개발한 모델 만을 받아서이를 곧 바로 채점해줄 수 있게 합니다. 슬레이어 님께서 향후 이러한 추론 자동화 기술이 적용된 대회에 참가 하신다고 가정할 경우,대회 참가자의 입장에서는 어떤 생각이 들까요? 다르게 말하여, 대회 참가자의 입장에서 나올 수 있는 긍/부정적인 의견이 있을까요?A1.추론 자동화 기술에 대해서는 제출시에 번거로움이 줄어들어 긍정적인 반응을 얻을 수 있다고 생각합니다. 하지만 자동화 기술을 사용해 제출시에 저 같은 경우 오류가 발생하여 어려움을 겪었습니다. 자동화 기술을 통한 제출에 익숙하지 않은 사람의 경우, 모델을 만들었으나 제출하지 못하는 상황이 생길 수 있을 것이라 생각합니다.이 제출 방법에 대해 충분히 익힌 후에는 매우 유용하게 잘 사용할 수 있을 것 같습니다. 좋은 기회 주셔서 감사합니다 :)
❗️(양식) 퀘스트 기간 내 아래 양식에 맞춰 피드백 글을 작성합니다❗️
📏 피드백 글 작성 규칙 ■ 다음 순서로 진행합니다 : ‣ 아래 ‘피드백 글 작성 양식’을 전체 복사 ▷ 위 ‘토론’ 탭 클릭 ▷ “+ 글쓰기” 버튼 클릭 ▷ 내용 붙여넣기 하여 답변 작성 ■ 최소 작성해야 하는 글자 수는 띄어쓰기를 포함하는 기준입니다. ■ 각 질문이 요구하는 글자 수에 맞게 글을 써야만 리워드 지급 기준에 충족됩니다. ■ 제출 마감일 안에 피드백 글을 업로드 해야만 리워드 지급 기준에 충족됩니다. 👾 피드백 글 작성 양식 ⤵️---------------------------------------------------------------------------------------------------- < PHASE I : 제출 가이드 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 제공받은 제출 가이드 내용을 이해하기에 어땠습니까? - 내용이 이해하기 쉬웠다면 어떤 부분 때문에 쉽게 느껴졌는지, - 이해하기 어려웠다면 구체적으로 어떤 부분이 어려웠는지 작성 부탁드립니다.A1.Q2. (필수, 최소 50자 이상) 제출 가이드 내용 중 수정 또는 보완이 필요한 부분이 있다고 생각하십니까? - 만일 있다고 생각하실 경우 어떤 부분에서 수정 또는 보완이 필요하다 생각하셨나요? - 만일 없다고 생각하실 경우 어떤 부분이 특히 잘 작성되었는지 내용 공유 부탁드립니다. A2. Q3. (선택, 자유 작성) 위 질문 외 제공받은 제출 가이드와 관련한 슬레이어 님의 의견이 있다면 자유롭게 남겨주세요. A3. < PHASE II : 모델 개발 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 개발하신 모델을 개발하는 과정에서 (즉, 제출하기 바로 직전) 겪으신 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어느 단계에서 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 어떤 과정을 통해서 제출 단계 전까지 다다르셨는지 간단히 내용 공유 부탁드립니다. A1. < PHASE III : 결과물 제출 단계 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 100자 이상) 개발하신 모델을 제출하는 과정에서 겪은 불편함이 있었습니까? - 만약 불편함이 있었다면 어떤 종류의 불편함을 겪으셨는지 작성 부탁드립니다. - 만약 불편함이 없었다면 잘 제출된 과정에 대한 설명을 간략하게 공유 부탁드립니다. A1.Q2. (필수, 자유 작성) 개발하신 모델을 제출하실 때 걸린 시간은 체감 상 얼마 같이 느껴졌습니까? 분 단위로 답변 부탁드립니다.A2. Q3. (필수, 최소 100자 이상) 제출 과정에서 만난 에러/ 이슈/ 버그가 있었다면 그것은 어떤 내용이었는지, 또 이를 어떤 방법으로 해결 하셨는지에 대해 간략한 설명 부탁드립니다.A3. Q4. (필수, 자유 작성) 직접 제출까지 해보신 만큼, 슬레이어님께서 ‘제출 코드’를 수정할 수 있다면 어떤 코드를 어떻게 수정하고 싶으신지요? *에디터 내 <코드 셀>을 작성할 수 있는 기능이 있으니 적극 활용 부탁드립니다!A4. < PHASE IV : 추론 자동화 기술 관련 질문 > Q1. (필수, 최소 150자 이상) 추론 자동화 기술은 대회 참가자에게 평가셋 데이터의 x값을 제공하지 않고, 오직 참가자가 개발한 모델 만을 받아서 이를 곧 바로 채점해줄 수 있게 합니다. 슬레이어 님께서 향후 이러한 추론 자동화 기술이 적용된 대회에 참가 하신다고 가정할 경우, 대회 참가자의 입장에서는 어떤 생각이 들까요? 다르게 말하여, 대회 참가자의 입장에서 나올 수 있는 긍/부정적인 의견이 있을까요? A1. ----------------------------------------------------------------------------------------------------