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단계적 적응형 평가, MST(Multi Stage Testing)
교육 분야에서는 과학 기술의 발전에 따라 학습자 중심 교육으로의 변화를 위해 학습자 맞춤형 교육을 위한 시도가 이루어지고 있습니다. 특히 학습자 개인의 특성과 역량을 효율적으로 측정하기 위해 컴퓨터 기반 검사(CBT, Computerized Based Testing)와 적응형 검사(Adaptive Testing)의 도입이 활발하게 연구되고 있습니다 1. 적응형 검사의 종류적응형 검사는 동일한 시점에 특정 피험자 집단에게 동일한 구성의 문제를 제공하는 기존의 검사 대신, 피험자의 능력 수준에 따라 다양한 수준의 문항이 제시되는 검사입니다. 적응형 검사는 여러 개의 문항으로 구성된 모듈에 대한 피험자의 응답에 따라 피험자의 능력에 적합한 문항을 제공하는 컴퓨터 기반 적응형 검사(CAT, Computeri..
2024.07.22
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딥러닝 머신러닝 실험을 조금 더 쉽게, 하이드라(Hydra)
1. Hydra를 왜 써야할까? 딥러닝 프로젝트를 진행하다보면 사용되는 파라미를 코드 내부에 직접 작성하고 수정하는 번거로움을 만나게 된다. 파라미터가 여러 파일이나 클래스, 함수에 분산돼 있으면 각각의 위치마다 파라미터를 변경해야 하고 같은 파라미터가 여러 위치에서 사용된다면 일관성을 유지하기 위해 모든 위치를 동시에 업데이트 해야한다. Hydra는 별도의 파일로 파라미터들을 관리하도록 돕는 파이썬 프레임워크이다. 다양한 모델과 파라미터를 활용하면서 복잡해진 코드와 실행 환경을 별도의 설정 파일(yaml)을 통해서 관리하도록 돕는다. 2. Hydra로 무엇을 할 수 있을까?- Hydra 주요 기능- yaml 데이터 포맷을 기반으로 변수에 접근하거나 변수를 참조(${variable}) 기능 제공- 여러..
2024.07.14
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[대회 회고] 상품 구매 예측 및 추천 대회(Commerce Purchase Behavior Prediction)
1. 대회 소개Goal of the Competition- 사용자의 과거 쇼핑 패턴을 분석하여 미래(next one week)에 사용자가 구매할 상품을 추천하는 태스크- 추천 시스템 모델 개발을 통해서 수많은 제품 중에서 적합한 제품을 찾는 데 어려움을 겪는 사용자들에게, 추천 시스템은 개인의 쇼핑 습관, 관심사, 과거 구매 이력 등을 분석해 맞춤형 상품을 추천할 수 있음- 본 대회를 통해 이커머스 분야의 데이터를 활용하여 고객의 취향을 분석하여 알맞은 상품을 추천함으로써 사용자의 경험을 증진하고 기업의 매출 향상을 기대할 수 있음- 사용자의 쇼핑 습관, 관심사, 과거 구매 이력 등 쇼핑 데이터를 분석하여 10개의 맞춤형 상품을 추천 Timeline2024. 4. 8 - 2024. 5. 2Data1) T..
2024.05.05
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Dense Tensor & Sparse Tensor(COO, CSR/CSC)
1. Dense Tensor와 Sparse Tensor Dense Tensor, 배열의 모든 위치에 값을 가지는 텐서 - 배열 안에 0과 같이 생략 가능한 원소까지 모두 저장하여 텐서의 크기가 늘어남 - 텐서 크기에 비례해서 메모리를 사용하기 때문에 OOM(Out Of Memory) 문제가 발생 - 데이터의 크기가 커질수록 계산량과 계산 시간을 증가하게 함 Sparse Tensor, 0이 아닌 원소와 그 위치를 저장하는 텐서 - 텐서에 0이 많을수록 저장하는 양이 줄어들어 효율적인 memory 사용 가능하며, 계산 시간이 감소하게 됨 - COO(Coorfinate list) 방식 - CSR/CSC(Compressed Sparse Row/Column) 방식 2. Sparse Tensor의 다양한 방식 Sp..
2024.04.11
