2024년 7월 진행한 방학세미나에 관련된 기록입니다.
- 33~34기 학회장팀 : 학회장 권가민 / 부학회장 방건우
- 7월 14일 ~ 7월 19일 총 6일간 진행
- 오프라인 세미나 : 7월 20일(금) 오후 7시
PhysioNET Repository로부터 수집된 환자 별 심장 ECG 신호 데이터를 사용하여, 노이즈 처리, 클래스 불균형, 구간 결측치 데이터에 대한 다중 분류 모델링을 5일간 진행하였습니다. 진행 방식은 Kaggle에 Competition을 활용하여 Cost Function이 가장 낮은 모델을 찾아내는 방식입니다. 총 3팀으로 구성되었으며, 18명의 33기 학회원들이 참여하였습니다. 불균형 클래스, 파생변수 생성, 다양한 변수들에 대한 EDA 및 하이퍼파라미터 튜닝, 과적합 방지 등 다양한 분석 과제에 대해 다뤄보았습니다. 분석한 내용을 PPT로 제작하여 오프라인 세미나 때 학회원들에게 발표하는 시간을 가졌습니다.
- test와 sample_submission은 레포 내에 있으며, train은 용량 제한 상 dropbox 링크로 대체합니다.
- https://www.dropbox.com/scl/fi/qa9eguv6gunm10gwskq33/train.csv?rlkey=thacwxs9pn9lsifn69j0gqfad&st=gbuh3wc8&dl=0
- 1팀 : 김태현 박상훈 곽동길 권능주 박윤아 이경미
- 2팀 : 최종혁 김나현 이승아 강서진 강철석 김준령
- 3팀 : 이정민 김형석 이현진 윤여원 황호성 송다은
- P-SAT 33기 여름방학 Kaggle Competition : https://www.kaggle.com/competitions/p-sat-33th-summer-vacation-seminar
*Eleyan, A.; Alboghbaish, E. Electrocardiogram Signals Classification Using Deep-Learning-Based Incorporated Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory Framework. Computers 2024, 13, 55. https://doi.org/10.3390/computers13020055