태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(3/3부) : 지난 포스팅에서는 1) 태양광 발전량 예측 AI 경진대회 문제 및 데이터와 2) Base model을 소개자료는 아래와 같음 : 이번 포스팅에서는 가장 최고의 성능을 보여주었던 모델을 소개하고자 함(단일 모델) 태양광 발전량 예측 AI 경진대회 링크 dacon.io/competitions/official/235680/overview/ 태양광 발전량 예측 AI 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(1/3부)_ 대회 및 데이터 소개 today-1.tistory.com/40 태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(1/3부) 태양광 발전량 예측 AI..

태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(2/3부) : 지난 포스팅에서는 태양광 발전량 예측 AI 경진대회 문제와 데이터에 대해 소개를 함 : 이번 포스팅에서는 모델의 설명력과 성능을 가장 향상시켜 줬던 변수(처리방법 포함)와 모델을 공유하고자 함 태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(1/3부)_ 대회 및 데이터 소개 today-1.tistory.com/40 태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(1/3부) 태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(1/3부) : 시계열 데이터 분석을 공부하면서 배운 내용을 실제로 활용해 보기 위해 해당 competition에 참가하게 됨 : 분석 주제는 지역의 기상 데이터와 과거 발 today-1.tistory.com 대회 소개(링크) dacon.io..

태양광 발전량 예측 AI 경진대회_Dacon(1/3부) : 시계열 데이터 분석을 공부하면서 배운 내용을 실제로 활용해 보기 위해 해당 competition에 참가하게 됨 : 분석 주제는 지역의 기상 데이터와 과거 발전량 데이터를 활용하여, 시간대별 태양광 발전량을 예측(30분 단위) : 한 달이 넘는 기간동안 참가했으며 대회 종료까지 104회 제출하여 Public 1위, Private Top10 기록 : 해당 대회는 굉장히 큰 Shake Up이 발생해 최종적으로는 수상을 하지 못함 : 사실 local CV와 LB score가 굉장히 틀려 과적합을 의심했었지만 LB score의 미련을 버리지 못한 실수인지.... : 이번 대회에서는 모델링뿐만 아니라 FE(feature engineering)이 매우 중요했..

M5 Forecasting 대회 종료 1) 대회 결과 : 상위 5% 이내 목표를 세웠지만 결과는 참담했다. : 1,946위로 상위 16%에 해당하는 성적으로 마무리, 쉐이크업으로 인해 성적이 1,787등이나 내렸갔다. : 아직 공부할게 많이 남아있다는 것에 위안 삼으며 이번 대회를 마무리 짓고자 한다. 2) LSTM 모델 코드 : 내가 초기 M5에 사용했었던 LSTM 모델 코드(pytorch)는 다음과 같다. : Many to Many, Bidirectional 을 사용 : 초기 모델은 연산량이 많았던 모델이였기 때문에 학습 시간이 많이 소요됨 : 임베딩층을 쓰지 않고 hidden layers 개수를 줄여도 성능의 큰 차이는 없다. class TimeDistributed(nn.Module): def __..

M5 Forecasting 대회 진행 2020년 06월 M5 Forecasting 대회 종료까지 약 일주일이 남은 시점 지금까지 대회를 참가하여 배운 내용을 기록하고자 한다. 매년 진행해온 월마트(Walmart) 판매 상품 예측 분석 경진대회이다. 참가한 대회 정보는 아래와 같다. https://www.kaggle.com/c/m5-forecasting-accuracy M5 Forecasting - Accuracy Estimate the unit sales of Walmart retail goods www.kaggle.com 1) 시계열 데이터에 대한 이해 : 우리가 다루고 있는 현실 세계에서 발생되고 있는 데이터는 대부분 시계열 데이터이며 동적인 개념으로 데이터를 바라봐야 함 : 현실 세계 시계열 데이터..

M5 Forecasting 대회 진행 2020년 05월 30일 매년 진행해온 월마트(Walmart) 판매 상품 예측 분석 경진대회이다. 이번에는 시계열 관련된 딥러닝 문제를 해결해나가며 관련된 알고리즘을 공부하고자 참가했다. 참가한 대회 정보는 아래와 같다. https://www.kaggle.com/c/m5-forecasting-accuracy M5 Forecasting - Accuracy Estimate the unit sales of Walmart retail goods www.kaggle.com 1. 현재 성적 현재 M5 Forecasting 대회에 제출한 성적은 0.48484로 1,225등이다. 해당 성적 모델은 LGBM 모델을 사용한 결과로 딥러닝 모델보다 성적이 좋아 해당 스코어로 기록됐다. ..