Book Rating Prediction은 책과 관련된 정보와 소비자의 정보, 그리고 소비자가 실제로 부여한 평점, 총 3가지의 데이터 셋(users.csv, books.csv, train_ratings.csv)을 활용하여 각 사용자가 주어진 책에 부여할 평점 예측을 목표로 하였습니다.
- 개발환경 : vscode, Jupyter
- 개발 언어 : Python (Pytorch)
- GPU : V100
- 협업툴 : GitHub, Google Sheets
- 의사소통툴 : Slack, Notion, Zoom, Trello
2022.10 ~ 2022.11
| 정의준 | 채민수 | 전해리 | 이나현 | 조원준 |
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| 이름 | 역할 |
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| 정의준 | 모델학습 지원 기능 개발, WDN 모델 실험 및 튜닝 |
| 채민수 | 데이터 EDA, 머신 러닝 모델 피쳐 튜닝, 모델 최종 앙상블 |
| 전해리 | 대회 일정 관리, 컨텐츠 기반 모델 설계 및 실험, NCF 모델 실험 및 튜닝 |
| 이나현 | 데이터 전처리 및 DL계열 모델에 context 계열 모델의 feature 적용 |
| 조원준 | 팀장대회 목표 설정 및 협업 시스템 제안, 데이터 기반 가설 검증 및 모델 하이퍼 파라미터 튜닝. |
1주차 결과
2주차 결과
