Deep Knowledge Tracing

개개인에 맞춤화된 지식 상태를 추적하는 딥러닝 프로젝트
(2023-05-03 ~ 2023-05-25)

Members

강주형

김주의

이은지

조현석

최민수

공통	EDA, Data preprocessing, Feature engineering
강주형	ML modeling, Graph modeling, Hyper parameter tuning, Ensemble
김주의	SAINT+ modeling
이은지	DL modeling, Graph model tuning, K-fold
조현석	Hyper parameter tuning, Ensemble, Manage data pipeline
최민수	ML modeling, Hyper parameter tuning, Schedule management, Ensemble

팀 목표

1. 팀원 모두가 머신러닝 전체 프로세스에 대해 참여하고 이해하기
2. 주어진 Sequential 데이터의 특성을 고려해서 모델링 진행하기
3. 모델 성능 향상뿐만 아니라 학습적인 측면도 고려해서 진행하기
4. 생산성을 높일 수 있는 다양한 Tool을 도입해 보기

모델

Weighted Ensemble
🦾 Model	⚖️ Weight
XGBoost	0.6
LightGBM	0.2
GRUATTN	0.1
LightGCN	0.1

	🔒 Private	🔑 Public
AUROC	0.8549	0.8225

데이터셋 구조

data/
├── sample_submission.csv
├── test_data.csv
└── train_data.csv