2020 기계 시설물 분야 AI 학습용 데이터 활용 경진대회
- 기계 시설물 분야 AI 학습용 데이터 활용 기계 시설물의 고장 여부 예측 모델 개발
Sensor-data-classification
├── README.md
├── data
│ ├── DataLoad.ipynb
│ ├── waveform.ipynb
│ ├── kimm.csv
│ ├── vibration_interp.csv
│ ├── curR.csv
│ ├── curT.csv
│ └── curS.csv
├── feature_classification (trial)
│ ├── pre-processing
│ │ ├── feature_extract.py
│ │ ├── feature_extract_cur.py
│ │ └── preprocessing.py
│ ├── model
│ │ ├── fcn.py
│ │ ├── knn.py
│ │ └── svm.py
│ ├── train.py
│ └── test.py
├── time_series_classification (final)
│ ├── pre-processing
│ │ └── data_augmentation_shift.ipynb
│ ├── classifiers
│ │ ├── fcn.py
│ │ ├── fcn4cur.py
│ │ ├── resnet.py
│ │ └── lstm_fcn.py
│ ├── utils
│ │ ├── utils.py
│ │ ├── utils4cur.py
│ │ └── pip-requirements.txt
│ ├── main.py
│ └── main4cur.py
└── Submission.ipynb
| best valid accuracy(kimm) | best valid accuracy(vibration) | best valid accuracy(current) | final test score | |
|---|---|---|---|---|
| our model | 0.8943% | 0.9521% | 0.7535% | 100점/150점 |