HD 현대 AI Challenge

예선 학습 코드는 train_preliminary.py이며, 예선에서 학습된 weight와 model은 AutoML_1에 저장되어있으며, 학습 과정에 대한 결과와 리포트 또한 작성되어 있습니다. 또한 prediction_preliminary.py을 실행하면 예선 결과(score: 31.81379)에 대한 예측 복원이 가능합니다.

본선 학습 코드는 train_final.ipynb이며, 본선에서 학습된 weight는 weight(final)폴더에 저장되어있으며, 학습 과정을 포함하고 있습니다. 또한 실험 재현을 위해서 prediction_reproducibility_final.ipynb을 작성해두었으며, 해당 코드를 통해 본선 예측 결과(score: 98.21432)의 복원이 가능합니다.

학습 환경은 Docker를 통해 보관해두었기에, Docker hub 링크를 따라 pull하면, 제가 학습한 환경을 바로 사용할 수 있습니니다. 예선(version:1.0)과 본선(version:2.0) 동일한 환경에서 실험을 수행하였습니다.

예선 결과

본선 결과

실험 환경

environment_info.txt

CPU: 12th Gen Intel(R) Core(TM) i9-12900K

RAM: SAMSUNG DDR4 128GB

GPU: Nvidia RTX3090 24GB

Operating System: Linux-5.15.0-83-generic-x86_64-with-debian-buster-sid
Ubuntu Version:
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 18.04.6 LTS
Release: 18.04
Codename: bionic

Python Version: 3.7.13

설치된 패키지

requirements.txt

alembic==1.12.0
anyio==3.7.1
backcall==0.2.0
brotlipy==0.7.0
catboost==1.2.2
category-encoders==2.6.2
certifi==2021.10.8
cffi==1.15.0
charset-normalizer==2.0.4
cloudpickle==2.2.1
colorama==0.4.4
colorlog==6.7.0
colour==0.1.5
conda==4.12.0
conda-content-trust==0+unknown
conda-package-handling==1.8.1
cryptography==36.0.0
cycler==0.11.0
decorator==5.1.1
dtreeviz==2.2.2
exceptiongroup==1.1.3
fonttools==4.38.0
graphviz==0.20.1
greenlet==3.0.0
h11==0.14.0
httpcore==0.17.3
httpx==0.24.1
idna==3.3
importlib-metadata==6.7.0
importlib-resources==5.12.0
iniconfig==2.0.0
ipython==7.34.0
jedi==0.19.1
joblib==1.3.2
kiwisolver==1.4.5
lightgbm==4.1.0
llvmlite==0.39.1
Mako==1.2.4
Markdown==3.4.4
MarkupSafe==2.1.3
matplotlib==3.5.3
matplotlib-inline==0.1.6
mljar-supervised==1.0.2
numba==0.56.4
numpy==1.21.6
optuna==3.4.0
packaging==23.2
pandas==1.3.5
parso==0.8.3
patsy==0.5.3
pexpect==4.8.0
pickleshare==0.7.5
Pillow==9.5.0
pip==21.2.2
plotly==5.17.0
pluggy==1.2.0
prompt-toolkit==3.0.39
ptyprocess==0.7.0
pycosat==0.6.3
pycparser==2.21
Pygments==2.16.1
pyOpenSSL==22.0.0
pyparsing==3.1.1
PySocks==1.7.1
pytest==7.4.2
python-dateutil==2.8.2
python-telegram-bot==20.3
pytz==2023.3.post1
PyYAML==6.0.1
requests==2.27.1
ruamel-yaml-conda==0.15.100
scikit-learn==1.0.2
scikit-plot==0.3.7
scipy==1.7.3
seaborn==0.12.2
setuptools==61.2.0
shap==0.42.1
six==1.16.0
slicer==0.0.7
sniffio==1.3.0
SQLAlchemy==2.0.22
statsmodels==0.13.5
tabulate==0.9.0
tenacity==8.2.3
threadpoolctl==3.1.0
tomli==2.0.1
tqdm==4.63.0
traitlets==5.9.0
typing_extensions==4.7.1
urllib3==1.26.8
wcwidth==0.2.8
wheel==0.37.1
wordcloud==1.9.2
xgboost==1.6.2
zipp==3.15.0