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TASK #72

완료됨

마일스톤 #67: 1. 2023년 겨울 인턴십

[충대 근로] [AI 파트] 3. AI 개량 개선 R&D

정중은이(가) 약 2년 전에 추가함. 일년 이상 전에 수정됨.

상태:
완료
우선순위:
보통
담당자:
시작시간:
2023-12-26
완료기한:
2024-02-29
진척도:

100%


설명

< 개요 >

보유한 음파 데이터 활용, 여러 인자에 따른 AI 성능 영향을 분석
1) 데이터: ⓐ 분류 클래스 구성 ⓑ 데이터 규모 ⓒ 데이터 배합
2) 파라미터: ⓐ Hyper-param (Hidden layers) ⓑ Threshold
3) 새로운 신경-망 알고리즘 제안, Benchmark AI

연구 진행 현황은 댓글로 보고

Actions #1

정중은이(가) 약 2년 전에 변경

  • 시작시간을(를) 2024-01-08에서 2023-12-26(으)로 변경되었습니다.
Actions #2

권현준이(가) 약 2년 전에 변경

  • 상태을(를) 대기에서 진행(으)로 변경되었습니다.
Actions #3

권현준이(가) 약 2년 전에 변경

  • 진척도을(를) 0에서 10(으)로 변경되었습니다.

1주차 진행 사항(2024.01.02~2024.01.05)

20220428_000_41P0S1R1AX_1 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet
  • 데이터 배합: dry 850, humid 1100, wet 1088(train : test = 8 : 2)
  • hidden layer: 20, epoch: 50, Threshold: 50
  • Accuracy: dry 80%, humid 32.3%, wet 68.8%

20220826_001_40P0S0R0A0_0 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet
  • 데이터 배합: dry 600, humid 600, wet 600(train : test = 8 : 2)
  • hidden layer: 20, epoch: 60, Threshold: 50
  • Accuracy: dry 70.8%, humid 38.3%, wet 65.8%
Actions #4

권현준이(가) 약 2년 전에 변경

2주차 진행 사항(2024.01.08~2024.01.12)

20221109_001_40P0S1R1A0_0 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet
  • 데이터 배합: dry train 480, test 120 / humid train 340, test 85 / wet train 480, test 120
  • hidden layer: 20, epoch: 60, Threshold: 0.5
  • Accuracy: dry 76.7%, humid 54.1%, wet 70.8%, 총 68.6%

20230216_003_40P0S1R1AX_0 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet
  • 데이터 배합: dry train 480, test 120 / humid train 120, test 30 / wet train 480, test 120
  • hidden layer: 20, epoch: 60, Threshold: 0.5
  • Accuracy: dry 86.7%, humid 10.0%, wet 76.7%, 총 73.7%

20230216_003_40P0S1R1AX_0 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet
  • 데이터 배합: dry train 120, test 30 / humid train 120, test 30 / wet train 120, test 30
  • hidden layer: 20, epoch: 60, Threshold: 0.5
  • Accuracy: dry 73.3%, humid 60.0%, wet 43.4%, 총 58.9%

20230216_003_40P0S1R1AX_0 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet
  • 데이터 배합: dry train 120, test 30 / humid train 120, test 30 / wet train 120, test 30
  • hidden layer: 20, epoch: 100, Threshold: 0.5
  • Accuracy: dry 80.0%, humid 60.0%, wet 38.7%, 총 58.9%

20230216_003_40P0S1R1AX_0 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet, slush
  • 데이터 배합: dry train 120, test 30 / humid train 120, test 30 / wet train 120, test 30 / slush 120, 30
  • hidden layer: 20, epoch: 60, Threshold: 0.5
  • Accuracy: dry 50.0%, humid 16.7%, wet 50.0%, slush 50.0%, 총 41.7%

20220428_000_41P0S1R1AX_1 센서 + 20221109_001_40P0S1R1A0_0 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet
  • 데이터 배합: dry train 1224, test 306 / humid train 1224, test 306 / wet train 1224, test 306
  • hidden layer: 20, epoch: 60, Threshold: 0.5
  • Accuracy: dry 79.0%, humid 46.7%, wet 63.5%, 총 63.3%

20220428_000_41P0S1R1AX_1 센서 + 20221109_001_40P0S1R1A0_0 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet
  • 데이터 배합: dry train 1224, test 306 / humid train 1224, test 306 / wet train 1224, test 306
  • hidden layer: 20, epoch: 60, Threshold: class1 - 0.5, class2&3 - 0.4
  • Accuracy: dry 63.2%, humid 63.4%, wet 72.5%, 총 66.9%

20220428_000_41P0S1R1AX_1 센서 + 20221109_001_40P0S1R1A0_0 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet
  • 데이터 배합: dry train 1224, test 306 / humid train 1224, test 306 / wet train 1224, test 306
  • hidden layer: 20, epoch: 60, Threshold: class1&3 - 0.5, class2 - 0.4
  • Accuracy: dry 64.4%, humid 69.0%, wet 59.8%, 총 64.0%

20220428_000_41P0S1R1AX_1 센서 + 20221109_001_40P0S1R1A0_0 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet
  • 데이터 배합: dry train 1224, test 306 / humid train 1224, test 306 / wet train 1224, test 306
  • hidden layer: 30, epoch: 60, Threshold: 0.5
  • Accuracy: dry 76.1%, humid 54.9%, wet 55.6%, 총 62.2% (기록은 없지만 위 조건에서 hidden layer 40으로 늘렸을 때 오히려 성능 저하)

20220428_000_41P0S1R1AX_1 센서 + 20221109_001_40P0S1R1A0_0 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet
  • 데이터 배합: dry train 1224, test 306 / humid train 1224, test 306 / wet train 1600, test 400
  • hidden layer: 20, epoch: 60, Threshold: 0.5
  • Accuracy: dry 75.2%, humid 40.8%, wet 70.0%, 총 62.7%

20220428_000_41P0S1R1AX_1 센서 + 20220826_001_40P0S0R0A0_0 센서 + 20221109_001_40P0S1R1A0_0 센서 + 20230216_003_40P0S1R1AX_0 센서 AI 실험연구 진행

  • 분류 클래스 dry, humid, wet
  • 데이터 배합: dry train 1224, test 306 / humid train 1224, test 306 / wet train 1600, test 400
  • hidden layer: 20, epoch: 60, Threshold: 0.5
  • Accuracy: dry 72.4%, humid 34.3%, wet 53.4%, 총 53.8%

저장 경로: Z:\DB4intern\2023 겨울 인턴십_송민경\AI 개량 개선 R&D

Actions #5

권현준이(가) 약 2년 전에 변경

  • 진척도을(를) 10에서 20(으)로 변경되었습니다.
Actions #6

권현준이(가) 약 2년 전에 변경

  • 진척도을(를) 20에서 30(으)로 변경되었습니다.

3주차 진행 사항(2024.01.15~2024.01.19)

진행 사항 X

Actions #7

권현준이(가) 약 2년 전에 변경

  • 진척도을(를) 30에서 40(으)로 변경되었습니다.

4주차 진행 사항(2024.01.22~2024.01.26)

20220428_000_41P0S1R1AX_1 센서와 20221109_001_40P0S1R1A0_0 센서 AI 실험연구 진행

분류 클래스 dry, humid, wet
데이터 배합: dry 2473, humid 2473, wet 2473(train : test = 8 : 2)
hidden layer: 20, epoch: 50, Threshold: dry-0.5, humid&wet-0.4
train Accuracy: 56.5%, test Accuracy: 53.5%

분류 클래스 dry, humid, wet
데이터 배합: dry 2473, humid 2473, wet 2473(train : test = 8 : 2)
hidden layer: 40, epoch: 50, Threshold: dry-0.5, humid&wet-0.4
train Accuracy: 56.3%, test Accuracy: 52.8% (hidden layer 증가에 따른 degradation problem 발생)

저장 경로: Z:\DB4intern\2023 겨울 인턴십_송민경\AI 개량 개선 R&D

Actions #8

권현준이(가) 약 2년 전에 변경

  • 진척도을(를) 40에서 50(으)로 변경되었습니다.

5주차 진행 사항(2024.01.29~2024.02.02)

진행 사항 X

Actions #9

권현준이(가) 약 2년 전에 변경

  • 진척도을(를) 50에서 90(으)로 변경되었습니다.

6주차 진행 사항(2024.02.05~2024.02.08)

진행 사항 X

Actions #10

권현준이(가) 일년 이상 전에 변경

  • 진척도을(를) 90에서 100(으)로 변경되었습니다.

7주차 진행 사항(2024.02.12~2024.02.16)

진행 사항 X

Actions #11

권현준이(가) 일년 이상 전에 변경

  • 상태을(를) 진행에서 완료(으)로 변경되었습니다.

C:\Users\intern2024\Desktop\AI개량개선R&D
Z:\DB4intern\2023 겨울 인턴십_송민경\AI 개량 개선 R&D

crossvalidation 효과 미비(데이터 수가 적기 떄문), hiddenlayer 40 이상부터 성능 개선 부족(degradation 발생)

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