기계학습(MachineLearning)

바둑 기사의 기력을 예측하는 인공지능 만들기(predict_Baduk_rating)

• 개요

  • 팀별로 자신만의 바둑 경기 기력을 예측하는 인공지능 만들기
  • 주어진 train data와 train label(18급~9단)을 이용하여 기력 예측 인공지능을 만들고, test data로 검증
  • 최종적으로, 구현한 기력 예측 인공지능을 이용해 query data를 예측해 label 제출
  • 데이터 셋 : https://drive.google.com/drive/folders/1GWnyr1ouSuvtvnxROiqVNaJf3t-8CavT?usp=sharing

• 구현 사항

  • 바둑 기보를 50수까지 제한 및 패딩(바둑은 초반에 승패가 갈린다는 통계 참고)
  • 2차원 이미지(CNN)의 순차적 배열(RNN) → 2차원 이미지(19x19 바둑판)의 순차적 배열(바둑 기보) → keras의 'ConvLSTM2D' 모델 이용
  • 'categorical_crossentropy' 손실 함수 이용
  • 'RMSprop' 알고리즘 이용
  • 랜덤 시드를 고정하지 않고, 학습한 5개의 모델을 Soft Voting

• 정확도

  Accuracy : 12.18519%

• 퍼블릭 랭킹

  Ranking : 공동 1위(13팀 중)
  13팀 평균 Accuracy : 10.88%