🌆 시계열 분야 AI 모델 개발하기

🌆 모델 개발 규칙

튜토리얼 맛보기

추론 자동화 기술이 접목된 태스크는 기존 채점 방식과 살짝 달라 조금 어려우신가요?

먼저 튜토리얼을 경험하고 다시 이 태스크로 돌아오세요! 제출 과정이 훨씬 쉬워질 거예요 👍🏼

추론 함수 입력 및 출력 규칙

데이터 탭의 X_test 및 Y_test 설명을 확인해주세요!

Example

# 모델 로드함수 정의
def load_model():
	model = Sequential([
		...
	])
	model.compile(optimizer='adam', ...)
	model.load_weights('./my_weights.h5')
	return model

# 추론 함수 정의
def infer(X_test, model):
	# X_test: (1728, 6, 6) 형태의 Numpy 배열
	
	...
	pred = model.predict(X_test)
		
	return pred # Global_active_power(kW) 예측값: [1.2, 3.3, 2.2, ...]
	
# 제출하기
from aifactory.score import submit_kwargs
submit_kwargs(
    model_name="sample submission",
    key=...,
    load_model_fn = load_model,
    inference_fn = infer
    )

평가 방법

평가 메트릭은 MAE를 사용합니다.

— CODE. ALL. DAY. ---