< 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 nbconvert
3. 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 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.
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 :)