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대회 기록 가이드라인

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1. 프로젝트 개요 (Overview)

• 프로젝트 이름: 프로젝트의 이름을 간결하고 명확하게.
• 프로젝트 목적: 문제 정의와 프로젝트의 목표. 어떤 AI 문제를 해결하고자 했는지 설명 (예: 이미지 분류, 자연어 처리, 예측 모델 등).
• 기간: 프로젝트 진행 기간.
• 팀 구성: 팀 프로젝트일 경우 팀원들과 역할 소개.
• 기술 스택: 사용한 프로그래밍 언어, 프레임워크 (TensorFlow, PyTorch 등), 라이브러리 (Scikit-learn, HuggingFace 등) 등 명시.

2. 데이터 설명 (Data Description)

• 데이터셋 출처: 사용한 데이터셋과 출처 (Kaggle, OpenAI 등).
• 데이터 전처리 과정: 데이터 클리닝, 결측치 처리, 정규화/스케일링 등 데이터 전처리 과정 설명.
• 데이터 증강: 이미지나 텍스트 데이터에서 증강 기법을 사용한 경우 설명 (예: 이미지 회전, 텍스트 스크램블링).
• 특성 공학 (Feature Engineering): 중요한 특징을 뽑거나, 생성한 특성에 대한 설명.

3. 모델 선택 및 아키텍처 (Model Selection and Architecture)

• 모델 선택 이유: 선택한 알고리즘이나 모델 아키텍처의 이유 설명 (CNN, RNN, Transformer, GAN 등).
• 모델 아키텍처: 사용하는 모델의 세부 구조 설명. 그림이나 다이어그램을 포함하면 좋음.
• 하이퍼파라미터 설정: 모델 훈련 시 주요 하이퍼파라미터 값 (학습률, 배치 크기, 에폭 수 등)과 그 이유 설명.
• 미세 조정 (Fine-tuning): 프리트레인(pre-trained) 모델을 사용했다면 어떻게 미세 조정했는지 설명.

4. 훈련 및 평가 (Training and Evaluation)

• 훈련 과정: 모델 학습 과정 설명 (훈련 데이터, 검증 데이터, 교차 검증 사용 여부).
• 성능 평가 지표: 정확도(Accuracy), F1 스코어, 정밀도(Precision), 재현율(Recall), AUC-ROC 등 사용한 평가 지표와 이유.
• 혼동 행렬: 분류 문제일 경우 혼동 행렬을 추가해 각 클래스의 분류 성능을 시각화.
• 성능 비교: 다양한 모델을 테스트했다면 각 모델의 성능 비교 설명.

5. 결과 및 분석 (Results and Analysis)

• 모델 성능: 최종 모델의 성능과 이를 어떻게 해석할 수 있는지 분석.
• 모델 개선: 모델 성능을 향상시키기 위해 시도한 방법 (하이퍼파라미터 튜닝, 모델 아키텍처 변경 등).
• 에러 분석: 잘못 예측한 데이터 포인트들에 대한 에러 분석 (예: 왜 특정 클래스에서 오분류가 많이 발생했는지).
• 과적합/과소적합 (Overfitting/Underfitting): 과적합 여부와 이를 방지하기 위한 조치 (정규화, 드롭아웃, 얼리 스토핑 등).

6. 추가 작업 및 기여 (Additional Contributions)

• 모델 최적화: 학습 속도 개선, 메모리 사용량 절감, 경량화된 모델 제작 과정 등.
• 배포 및 API 개발: 모델을 실제 서비스로 배포했다면, 이를 위한 API 개발, 서버 배포 과정 설명 (Flask, FastAPI, Docker 등).
• MLOps: 모델 개발 후 지속적인 배포와 모니터링을 자동화하는 MLOps 도구를 사용했다면 설명 (예: MLflow, Kubeflow).

7. 코드 설명 및 GitHub 링크 (Code and GitHub Link)

• 코드 구조 설명: 주요 코드 파일 설명 (데이터 전처리, 모델 훈련, 평가 등).
• GitHub 링크: 전체 소스코드를 볼 수 있는 GitHub 저장소 링크를 포함.

8. 시각화 및 데모 (Visualization and Demos)

• 결과 시각화: 학습 곡선(Training Curve), 성능 그래프(Accuracy vs. Loss) 등 시각화 자료 포함.
• 실시간 데모: 배포된 AI 모델이 작동하는 웹앱이나 데모 사이트가 있다면 링크 추가.

9. 학습 내용 및 개선점 (Learnings and Future Work)

• 학습한 내용: 프로젝트를 진행하면서 배운 기술적 또는 비기술적 내용.
• 한계점 및 개선 방안: 모델이나 프로젝트에서 개선이 필요한 부분 설명과 향후 계획.

10. 참조 자료 (References)

• 논문 및 참고 자료: 프로젝트를 위한 논문이나 튜토리얼 참고자료.
• 라이브러리: 사용한 라이브러리나 도구의 링크 포함.

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