dkt

Level2 - DKT (Deep Knowledge Tracing) 프로젝트 회고

DKT 프로젝트 내 학습 목표 딥러닝 모델 구조 / 구현에 대해 더 익숙해지기 노트북 환경에서 벗어나서 프로젝트 템플릿에 더 익숙해지기 기존에 시도해보지 않은 다양한 툴을 활용해보기 모델 성능 개선을 위한 시도 Feature Engineering EDA를 통해 주어진 데이터에 대한 다양한 인사이트를 얻은 것을 토대로 Feature Engineering을 진행했습니다. Boosting 계열 ML 모델의 경우 일단 넣어보기 전까지는 모른다고 판단하고, 결과 중심으로 Feature 구성을 진행하였습니다. DL 모델은 데이터의 특성에 맞게 Sequential model을 많이 활용하였는데, 최대한 모델 구조를 파악하고 그에 맞는 Feature를 생성하기 위해 노력했습니다. DL 모델의 경우 각 Feature의 ..