https://www.notion.so/9dfd78b8a1cd4f8891a9799fb9e7c313
| 분석명 |
|---|
| 코로나 음성/양성 분류하기 |
| 소스 데이터 | 데이터 입수 난이도 | 분석방법 |
|---|---|---|
| train,unlabed | 하 |
| 분석 적용 난이도 | 분석적용 난이도 사유 | 분석주기 | 분석결과 검증 Owner |
|---|---|---|---|
| 상 | 익숙하지 않은 음성테스트, 성별이 이진이 아닌 삼중으로 나눠짐 | Daily | Dacon |
방식: 애자일 스프린트
| 프로젝트 순서 | Point | 세부 내용 |
|---|---|---|
| 문제 정의 | 해결할 점, 찾아내야할 점 | 발열,두통 그리고 기침소리를 기반으로 음성/양성인 사람 찾기 |
| 데이터 수집 | 공개 데이터, 자체 수집, 제공된 데이터 | Dacon(train, test, unlabed |
| 데이터 전처리 | 문제에 따라서 처리해야할 방향 설정 | 성별의 other의 의미, mfcc를 통해서 확진자/비확진자의 주파수 체크 |
| Feature Engineering | 모델 선정 혹은 평가 지표에 큰 영향 | 성별의 other, mfcc의 주파수 의미 찾기 |
| 연관 데이터 추가 | 추가 수집 | 눈문, 관련 깃허브 탐색 |
| 알고리즘 선택 | 기본적, 현대적 | MLP,CNN, ResNet50 |
| 모델 학습 | 하이퍼파라미터,데이터 나누기 | Gradient Search CV기반으로 하어퍼파라미터 설정, train,val,test |
| 모델 평가 | 확률 | 상위 10% |
| 모델 성능 향상 | 성능 지표, 하이퍼파라미터, 데이터 리터러시 재수정 |
공식기간: 2022.06.7 ~ 2022.07.08
- 인원:이세현,문석민
- 직책:
- 데이터:
- 주 역할:
- 보조 역할:
- 추가 역할:
- 협업장소: Github, GoogleMeet
- 소통: Slack, Notion,Git project, Google OS
- 저장소: Github, Google Drive
- 개발환경: Visual studio code, Juypter Notebook, colab
- 언어 :python 3.8.x
- 라이브러리:Numpy,Pandas, Scikit-learn 1.1.x
- 시각화 라이브러리: Seaborn, Matplotlib, Plot,Plotly
- 시각화 도구: Tableau, GA
- 웹 크롤링:
- feat: 기능 개발 관련
- fix: 오류 개선 혹은 버그 패치
- docs: 문서화 작업
- test: test 관련
- conf: 환경설정 관련
- build: 데이터 집산
- Definition: 프로젝트의 전반적인 문제 정의 및 내용 설정
- Data: 전처리 파일 및 모델링을 위한 파일
- models: 여러 모델들의 집합
- src :scripts
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent