[Upstage AI Lab 5기] AD 경진대회 멘토링 일지

각 경진대회에서는 여러분의 학습과 경진대회 진행을 더욱 효과적으로 돕기 위해 각 팀마다 전담 멘토님이 배정되어 있습니다. 멘토님과의 실시간 멘토링 세션을 통해 학습 방향을 조정하고 경진대회에 대한 피드백을 받을 수 있습니다.

또한, 팀의 목표 설정, 문제 해결 전략, 코드 리뷰 등 다양한 측면에서 도움을 받으실 수 있으니 많은 활용 부탁 드립니다!!

실시간 멘토링 전/후로 다음 사항을 아래 문서에 꼼꼼히 작성해 주시기 바랍니다 😀

[1회차] [3월 7일 실시간 멘토링]

멘토링 시간 : 2025.02.XX 00:00~00:00

멘토링 참여 명단

• 멘토 :
• 수강생 : 안서인, 김도경 ,박정준, 은지영

Q1. 사전 질문을 작성해주세요

• 베이스라인에서는 ML 을 활용하는 것 같은데, 실제 현업에서는 DL과 ML 중 어떤 모델들을 보편적으로 많이 사용하는지 알고 싶습니다.

A1. 멘토님의 답변을 작성해주세요

• task에 따라 케이스 바이 케이스...이지만 기본적으로 연구에서는 딥러닝 위주. 머신러닝은 깊이 측면에서 한계가 있다.
• 다만 데이터 수가 적거나 데이터 상관관계가 명확한 경우 머신러닝의 성능이 더 좋은 경우도 있다.(속도 측면에서의 이점 등) 이 연구는 애매하다. 둘 다 시도해보면 좋을듯.

Q2. 사전 질문을 작성해주세요

• 비지도 학습(K-Means, LOF, Isolation Forest)과 지도 학습(KNN, XGBoost) 중, 주어진 데이터셋에서는 어떤 방식이 더 적절할까요?

A2. 멘토님의 답변을 작성해주세요

• AD에선 비지도학습이 디폴트. 이 task는 사실상 클래스가 하나짜리. 라벨이 있으면 지도학습이 월등히 뛰어나긴 한데, 우리가 비정상 데이터를 만들어낼 수 있는게 아닌 만큼 비지도학습이 더 적합할 것.