[KT AIVLE] 미니프로젝트 3차

0327 - 0329
미니프로젝트 3차 

 

인간행동인식 

다양한 센서를 활용하여 사람의 모션에 대한 정보를 수집하고 해석하여 행동을 인식하는 기술

 

feature에 대한 동작 분석

 

kdeplot으로 상위 feature에 대한 6개의 동작을 분석했다. 이어서 각 개별 동작 별로 데이터 분석을 수행했다. 이를 2일차에 모델링까지 진행했다. 모델링 결과 Logistic Regression, XGBoost 순서로 성능이 좋다는 것을 확인했다. 

 

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미니프로젝트 3차 내용은 지금까지 진행했던 과정 중 가장 어렵게 느껴다. 모든 과제를 비대면으로 진행하기도 했고, 데이터 자체를 이해하는게 쉽지 않았던 것 같다.. 이번 프로젝트를 통해 데이터셋을 이해하는 과정이 코드를 짜는 것 이상으로 중요하다는 것을 확실히 깨달았다. 6개의 동작별로 EDA 분석을 진행하고 데이터를 이해하는데 많은 시간을 쏟았다.

3일차에 캐글에서 우수한 성적을 거둔 에이블러님들의 발표를 들으면서 모든 칼럼을 잘 살펴보고 데이터 분석에 적용하는 것이 중요하다는 것을 알았다. (시계열성이 있는 데이터에서 아무런 생각없이 datetime을 삭제해버린 내 모습과 많이 비교됐다..)