Day1 : 미니프로젝트 3차
스마트워치 데이터 분석을 수행하라!!!
2차미니프젝이랑 이런저런 글도 적었는데, 급하게 갈겨 적어서 정리가 안되어 있어요
나중에 정리해서 비공개를 공개로 전환하겠습니다😭
매일 복습하고 공모전 준비까지 하다보니 빡세서 그만 헤헤....
암튼! 벌써 3차미니프젝까지 왔네요.. 시간 정말 빠른거 같아요 나 아직 말하는감잔데?!🥔
2차미니프젝이랑 이런저런 글도 적었는데, 급하게 갈겨 적어서 정리가 안되어 있어요
나중에 정리해서 비공개를 공개로 전환하겠습니다😭
매일 복습하고 공모전 준비까지 하다보니 빡세서 그만 헤헤...
단말기 개발팀에서 의뢰한 스마트워치 데이터로특정 행동패턴을 분류할 수 있는 AI 모델을 만들고
데이터셋에서 행동 분류에 영향을 미치는 중요 feature를 선별 후 이메일 발송 하는 미션을 받았다.
항상 미니프로젝트를 진행할 때 이렇게 사연을 만들어주셔서 즐겁게 프젝을 진행할 수 있는거 같다 ㅎㅎ
진짜 회사에서 분서 요청을 받은느낌!!!
<오늘의 일정>
미니프로젝트 3차 – ‘스마트워치 데이터 분석을 수행하라 | |
9:40~10:30 | 미니프로젝트 소개 : 프로젝트 소개, 수행 방법 안내 |
10:40~11:30 / 11:40~12:30 | 과제1 수행 : 개인별 프로젝트 수행 / 개인별 프로젝트 수행, 과제1 리뷰 |
점심 | |
13:30~14:20 / 14:30~15:20 / 15:30~16:20 | 과제2 수행 : 개인별 프로젝트 수행 / 조별 프로젝트 수행 |
Wrap-up | Wrap-up : 과제2 리뷰, 1일차 과정 Wrap-up |
과제1: 탐색적 데이터 분석
- 과제 이해하기
6가지 행동 패턴: STANDING, SITTING, LAYING, WALKING, WALKING_UPSTAIRS, WALKING_DOWNSTAIRS
데이터를 이해하
- 데이터 탐색하기
3가지 성능지표: accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
로 모델예측
과제2: Feature 분석
-boxplot 그래프를 사용하여 행동 분류에 영향을 미치는 상위 feature 5개, 하위 feature 3개의 값의 분포를 확인
상위1 | 상위2 | 상위3 | 상위4 |
상위5 | 하위1 | 하위2 | 하위3 |
-각 센서의 중요도 분석
+++++우리조의 추가분석
Acc 변수만 사용하여 결과 확인
# 전체 변수를 사용한 모델과 ACC관련 변수를 사용한 변수를 비교했을 때 WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS 데이터의 recall과 f1_score가 비슷함
# 훈련 시간에 경우 ACC관련 변수 모델이 5초정도 빠름
비지도 학습
지도학습 부분 이지만 비지도학습으로도 결과를 유추해 보았다.
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