LSTM(3)
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M5 Forecasting_Kaggle(3/3부)
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 __..
2020.07.05 -
M5 Forecasting_Kaggle (2/3부)
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..
2020.06.24 -
M5 Forecasting_Kaggle(1/3부)
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. ..
2020.05.30