FINAL PROJECT 1_프로젝트 FLOW

1. 프로젝트 FLOW

Part 01. 기획서 작성, 데이터셋 리서치

Part 02. 프로젝트 진행

Part 03. 발표 자료 및 영상 준비, 녹화

2. 프로젝트 상세 절차

1) 프로젝트 기획안 작성

1-1) 관심 데이터 선정 Plan A, Plan B

1-2) 데이터 선정 이유 (단순 관심이 아닌 향후 커리어와 꼭 연관시키기)

1-3) 데이터를 이용한 가설 (쓸모있는 가설)

2) Pipeline 구축 및 검증 / 해석 / 재구현 / 고찰

2-1) 데이터 전처리 (EDA / Feature Engineering / 정규화 / 노이즈 제거 / 결측치 제거 or 대체 / 데이터 밸런스)

2-2) 머신러닝 방식 적용

2-3) Chance Level이 넘는 지 확인 (if not) Plan B 적용

2-4) CV 적용하기

2-5) 딥러닝 방식 적용

2-6) Chance Level이 넘는지 확인 및 교차검증 (CV) 진행

2-7) ML방식보다 훌륭한 지 확인

2-8) 왜 DL 모델이 ML 모델보다 훌륭하게/부족하게 나왔는지 조사

2-9) XAI, gradCAM 등으로 어떤 특징 때문에 이런 결과가 나왔는 지 확인해보기 (옵션, 단 CNN의 경우 필수)

2-10) 그룹 비교 및 그룹간 통계테스트 진행

2-11) Requirements.txt 만들고, 학습된 모델은 저장해보자

2-12) 재구현하기
3) 프로젝트 결과 및 공유

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