{
  "id": 96968,
  "title": "Unsupervised Learning on Test Set",
  "url": "/competitions/2019-3rd-ml-month-with-kakr/discussion/96968",
  "author_name": "",
  "post_date": "2019-06-25T00:49:41.784748900Z",
  "votes": 6,
  "comment_count": 19,
  "views": 0,
  "content": "<p>Test Set에 대해 Unsupervised Learning이 허용되나요?</p>",
  "messages": [
    {
      "id": "560016",
      "postDate": "06/25/2019 00:49:41",
      "content": "<p>Test Set에 대해 Unsupervised Learning이 허용되나요?</p>",
      "rawMarkdown": "Test Set에 대해 Unsupervised Learning이 허용되나요?",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "560018",
      "postDate": "06/25/2019 00:55:23",
      "content": "<p>저도 그 방법 생각해 보았는데요. 대회 룰상 좀 애매하기는 한것 같아요. 태진님이 답변 주시는게 맞을 듯 해요.</p>",
      "rawMarkdown": "저도 그 방법 생각해 보았는데요. 대회 룰상 좀 애매하기는 한것 같아요. 태진님이 답변 주시는게 맞을 듯 해요.",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "560362",
      "postDate": "06/25/2019 11:02:24",
      "content": "<p>안녕하세요. 주어진 데이터만을 활용하여 파생될 수 있는 모든 데이터는 허용합니다.\n감사합니다.</p>",
      "rawMarkdown": "안녕하세요. 주어진 데이터만을 활용하여 파생될 수 있는 모든 데이터는 허용합니다.\n감사합니다.",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "560866",
      "postDate": "06/25/2019 22:01:33",
      "content": "<p>네 답변 감사합니다.</p>\n\n<p><a href=\"https://github.com/ildoonet/unsupervised-data-augmentation\">https://github.com/ildoonet/unsupervised-data-augmentation</a></p>\n\n<p>UDA를 우선 간단하게 사용하니 public LB 기준으로 +0.016~0.018 정도 향상이 있네요..</p>",
      "rawMarkdown": "네 답변 감사합니다.\n\nhttps://github.com/ildoonet/unsupervised-data-augmentation\n\nUDA를 우선 간단하게 사용하니 public LB 기준으로 +0.016~0.018 정도 향상이 있네요..",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "562242",
      "postDate": "06/27/2019 05:00:06",
      "content": "<p>openpose tensorflow 구현 잘 보고 있습니다 ㅎㅎ\nUDA가 auto augmentation의 한 종류인가요? </p>",
      "rawMarkdown": "openpose tensorflow 구현 잘 보고 있습니다 ㅎㅎ\nUDA가 auto augmentation의 한 종류인가요?",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "562243",
      "postDate": "06/27/2019 05:00:28",
      "content": "<p>일반 augmentation을 사용했을때는 +0.014정도 향상되네요</p>",
      "rawMarkdown": "일반 augmentation을 사용했을때는 +0.014정도 향상되네요",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "562412",
      "postDate": "06/27/2019 08:24:13",
      "content": "<p>태진님 좀더 명확하게 하기 위해서요. test 데이터를 가지고 예를 들어 예측을 하여 예측확률이 0.9 이상인 데스트 데이터를 훈련 데이터에 추가를 하여도 무방할까요? 그러니까 좀더 쉽게 말해서 테스트 데이터를 눈으로 보고 아 이건 1번 이건 2번 이런식으로 훈련데이터에 추가를 한다면... 이 것도 무방할까요?</p>",
      "rawMarkdown": "태진님 좀더 명확하게 하기 위해서요. test 데이터를 가지고 예를 들어 예측을 하여 예측확률이 0.9 이상인 데스트 데이터를 훈련 데이터에 추가를 하여도 무방할까요? 그러니까 좀더 쉽게 말해서 테스트 데이터를 눈으로 보고 아 이건 1번 이건 2번 이런식으로 훈련데이터에 추가를 한다면... 이 것도 무방할까요?",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "562419",
      "postDate": "06/27/2019 08:31:07",
      "content": "<p>이건 치팅 범주에 포함되는 아닐까요?</p>",
      "rawMarkdown": "이건 치팅 범주에 포함되는 아닐까요?",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "562437",
      "postDate": "06/27/2019 08:40:36",
      "content": "<p>네에 저도 그렇게 생각합니다. 해서 명확히 해두는게 좋을 것 같아서요</p>",
      "rawMarkdown": "네에 저도 그렇게 생각합니다. 해서 명확히 해두는게 좋을 것 같아서요",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "562641",
      "postDate": "06/27/2019 12:21:21",
      "content": "<p>보통 캐글 대회에서 많이들 허용하지 않나요?</p>",
      "rawMarkdown": "보통 캐글 대회에서 많이들 허용하지 않나요?",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "562658",
      "postDate": "06/27/2019 12:44:27",
      "content": "<p>점수를 올리는 방법으로는 맞는거 같은데요. 이게 과연 실전에서 의미있는 방법인가 생각하면 아닌듯 해서요. 개인적인 의견 입니다.</p>",
      "rawMarkdown": "점수를 올리는 방법으로는 맞는거 같은데요. 이게 과연 실전에서 의미있는 방법인가 생각하면 아닌듯 해서요. 개인적인 의견 입니다.",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "562790",
      "postDate": "06/27/2019 14:39:29",
      "content": "<p>data augmentation을 이용한, unsupervised learning의 방법입니다. ㅎ</p>",
      "rawMarkdown": "data augmentation을 이용한, unsupervised learning의 방법입니다. ㅎ",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "562803",
      "postDate": "06/27/2019 14:45:58",
      "content": "<p>네 저도 점수 올리는 차원에서만 얘기한겁니다 ㅎㅎ</p>",
      "rawMarkdown": "네 저도 점수 올리는 차원에서만 얘기한겁니다 ㅎㅎ",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "563262",
      "postDate": "06/28/2019 04:23:24",
      "content": "<p>실전에서도 unlabel된 데이터가 많이 모여있는 경우가 많죠. 레이블링 비용이 크니까요.\n다만, 테스트셋이 일반적으로 우리가 모을 수 있는 데이터 분포와 유사하다는 전제를 할 수 있다면 더 실제 문제와 유사한 세팅이 되는 거 같구요~ </p>",
      "rawMarkdown": "실전에서도 unlabel된 데이터가 많이 모여있는 경우가 많죠. 레이블링 비용이 크니까요.\n다만, 테스트셋이 일반적으로 우리가 모을 수 있는 데이터 분포와 유사하다는 전제를 할 수 있다면 더 실제 문제와 유사한 세팅이 되는 거 같구요~",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "563263",
      "postDate": "06/28/2019 04:24:07",
      "content": "<p><a href=\"/janged\">@janged</a> 말씀하신 방법은 수도-레이블링이라는 방법으로 알려져 있습니다.</p>\n\n<p><a href=\"http://deeplearning.net/wp-content/uploads/2013/03/pseudo_label_final.pdf\">http://deeplearning.net/wp-content/uploads/2013/03/pseudo_label_final.pdf</a></p>",
      "rawMarkdown": "janged 말씀하신 방법은 수도-레이블링이라는 방법으로 알려져 있습니다.\n\nhttp://deeplearning.net/wp-content/uploads/2013/03/pseudo_label_final.pdf",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "563276",
      "postDate": "06/28/2019 04:57:01",
      "content": "<p>친절한 설명과 자료  감사합니다. 무려 2013년도 자료네요. </p>",
      "rawMarkdown": "친절한 설명과 자료  감사합니다. 무려 2013년도 자료네요.",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "564136",
      "postDate": "06/29/2019 03:00:21",
      "content": "<p>곰곰히 한번더 생각을 해 보았네요. 실전에서 unlabel  데이터가 많이 모이는 경우가 종종있어 비지도 학습을 진행한다. 이건 당연하고 때로는 필 수 인게 맞는 듯 해요. </p>\n\n<p>그런데 이 데이터는 이번 대회의 최종 시험의 일부 데이터 입니다. 라고 했을때,  이를 훈련 데이터에 포함 시킬 것인가?  요건 보는 시각에 따라서 치팅이라고 여길 수도 있을 듯 하네요. 저도 개인적으로 이건 치팅으로 여겨 지네요.</p>",
      "rawMarkdown": "곰곰히 한번더 생각을 해 보았네요. 실전에서 unlabel  데이터가 많이 모이는 경우가 종종있어 비지도 학습을 진행한다. 이건 당연하고 때로는 필 수 인게 맞는 듯 해요. \n\n그런데 이 데이터는 이번 대회의 최종 시험의 일부 데이터 입니다. 라고 했을때,  이를 훈련 데이터에 포함 시킬 것인가?  요건 보는 시각에 따라서 치팅이라고 여길 수도 있을 듯 하네요. 저도 개인적으로 이건 치팅으로 여겨 지네요.",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "566738",
      "postDate": "07/02/2019 14:35:57",
      "content": "<p>안녕하세요 일두님의 uda repo를 잠깐 봤는데요. 혹시 아직 tsa 부분은 구현을 아직 안하신건가요? 아니면 제가 못찾는건지... tsa 없이도 성능 향상이 있으셨는지 궁금합니다!</p>",
      "rawMarkdown": "안녕하세요 일두님의 uda repo를 잠깐 봤는데요. 혹시 아직 tsa 부분은 구현을 아직 안하신건가요? 아니면 제가 못찾는건지... tsa 없이도 성능 향상이 있으셨는지 궁금합니다!",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "567085",
      "postDate": "07/03/2019 03:21:48",
      "content": "<p>논문 보시면 tsa 없어도 성능 향상이 있습니다. tsa 부분은 아직 구현 안했습니다.</p>",
      "rawMarkdown": "논문 보시면 tsa 없어도 성능 향상이 있습니다. tsa 부분은 아직 구현 안했습니다.",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "567138",
      "postDate": "07/03/2019 05:19:15",
      "content": "<p>답변 감사합니다 :)</p>",
      "rawMarkdown": "답변 감사합니다 :)",
      "votes": null
    }
  ],
  "comments": [
    {
      "id": 560018,
      "author_name": "janged",
      "author_url": "",
      "post_date": "06/25/2019 00:55:23",
      "content": "<p>저도 그 방법 생각해 보았는데요. 대회 룰상 좀 애매하기는 한것 같아요. 태진님이 답변 주시는게 맞을 듯 해요.</p>",
      "votes": null,
      "replies": []
    },
    {
      "id": 560362,
      "author_name": "fulrose",
      "author_url": "",
      "post_date": "06/25/2019 11:02:24",
      "content": "<p>안녕하세요. 주어진 데이터만을 활용하여 파생될 수 있는 모든 데이터는 허용합니다.\n감사합니다.</p>",
      "votes": null,
      "replies": [
        {
          "id": 562412,
          "author_name": "janged",
          "author_url": "",
          "post_date": "06/27/2019 08:24:13",
          "content": "<p>태진님 좀더 명확하게 하기 위해서요. test 데이터를 가지고 예를 들어 예측을 하여 예측확률이 0.9 이상인 데스트 데이터를 훈련 데이터에 추가를 하여도 무방할까요? 그러니까 좀더 쉽게 말해서 테스트 데이터를 눈으로 보고 아 이건 1번 이건 2번 이런식으로 훈련데이터에 추가를 한다면... 이 것도 무방할까요?</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 562419,
          "author_name": "kimdonggyu",
          "author_url": "",
          "post_date": "06/27/2019 08:31:07",
          "content": "<p>이건 치팅 범주에 포함되는 아닐까요?</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 562437,
          "author_name": "janged",
          "author_url": "",
          "post_date": "06/27/2019 08:40:36",
          "content": "<p>네에 저도 그렇게 생각합니다. 해서 명확히 해두는게 좋을 것 같아서요</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 562641,
          "author_name": "yangsaewon",
          "author_url": "",
          "post_date": "06/27/2019 12:21:21",
          "content": "<p>보통 캐글 대회에서 많이들 허용하지 않나요?</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 562658,
          "author_name": "janged",
          "author_url": "",
          "post_date": "06/27/2019 12:44:27",
          "content": "<p>점수를 올리는 방법으로는 맞는거 같은데요. 이게 과연 실전에서 의미있는 방법인가 생각하면 아닌듯 해서요. 개인적인 의견 입니다.</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 562803,
          "author_name": "yangsaewon",
          "author_url": "",
          "post_date": "06/27/2019 14:45:58",
          "content": "<p>네 저도 점수 올리는 차원에서만 얘기한겁니다 ㅎㅎ</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 563262,
          "author_name": "ildoonet",
          "author_url": "",
          "post_date": "06/28/2019 04:23:24",
          "content": "<p>실전에서도 unlabel된 데이터가 많이 모여있는 경우가 많죠. 레이블링 비용이 크니까요.\n다만, 테스트셋이 일반적으로 우리가 모을 수 있는 데이터 분포와 유사하다는 전제를 할 수 있다면 더 실제 문제와 유사한 세팅이 되는 거 같구요~ </p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 563263,
          "author_name": "ildoonet",
          "author_url": "",
          "post_date": "06/28/2019 04:24:07",
          "content": "<p><a href=\"/janged\">@janged</a> 말씀하신 방법은 수도-레이블링이라는 방법으로 알려져 있습니다.</p>\n\n<p><a href=\"http://deeplearning.net/wp-content/uploads/2013/03/pseudo_label_final.pdf\">http://deeplearning.net/wp-content/uploads/2013/03/pseudo_label_final.pdf</a></p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 563276,
          "author_name": "janged",
          "author_url": "",
          "post_date": "06/28/2019 04:57:01",
          "content": "<p>친절한 설명과 자료  감사합니다. 무려 2013년도 자료네요. </p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 564136,
          "author_name": "janged",
          "author_url": "",
          "post_date": "06/29/2019 03:00:21",
          "content": "<p>곰곰히 한번더 생각을 해 보았네요. 실전에서 unlabel  데이터가 많이 모이는 경우가 종종있어 비지도 학습을 진행한다. 이건 당연하고 때로는 필 수 인게 맞는 듯 해요. </p>\n\n<p>그런데 이 데이터는 이번 대회의 최종 시험의 일부 데이터 입니다. 라고 했을때,  이를 훈련 데이터에 포함 시킬 것인가?  요건 보는 시각에 따라서 치팅이라고 여길 수도 있을 듯 하네요. 저도 개인적으로 이건 치팅으로 여겨 지네요.</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        }
      ]
    },
    {
      "id": 560866,
      "author_name": "ildoonet",
      "author_url": "",
      "post_date": "06/25/2019 22:01:33",
      "content": "<p>네 답변 감사합니다.</p>\n\n<p><a href=\"https://github.com/ildoonet/unsupervised-data-augmentation\">https://github.com/ildoonet/unsupervised-data-augmentation</a></p>\n\n<p>UDA를 우선 간단하게 사용하니 public LB 기준으로 +0.016~0.018 정도 향상이 있네요..</p>",
      "votes": null,
      "replies": [
        {
          "id": 562242,
          "author_name": "kimdonggyu",
          "author_url": "",
          "post_date": "06/27/2019 05:00:06",
          "content": "<p>openpose tensorflow 구현 잘 보고 있습니다 ㅎㅎ\nUDA가 auto augmentation의 한 종류인가요? </p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 562790,
          "author_name": "ildoonet",
          "author_url": "",
          "post_date": "06/27/2019 14:39:29",
          "content": "<p>data augmentation을 이용한, unsupervised learning의 방법입니다. ㅎ</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 566738,
          "author_name": "yangsaewon",
          "author_url": "",
          "post_date": "07/02/2019 14:35:57",
          "content": "<p>안녕하세요 일두님의 uda repo를 잠깐 봤는데요. 혹시 아직 tsa 부분은 구현을 아직 안하신건가요? 아니면 제가 못찾는건지... tsa 없이도 성능 향상이 있으셨는지 궁금합니다!</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 567085,
          "author_name": "ildoonet",
          "author_url": "",
          "post_date": "07/03/2019 03:21:48",
          "content": "<p>논문 보시면 tsa 없어도 성능 향상이 있습니다. tsa 부분은 아직 구현 안했습니다.</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 567138,
          "author_name": "yangsaewon",
          "author_url": "",
          "post_date": "07/03/2019 05:19:15",
          "content": "<p>답변 감사합니다 :)</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        }
      ]
    },
    {
      "id": 562243,
      "author_name": "kimdonggyu",
      "author_url": "",
      "post_date": "06/27/2019 05:00:28",
      "content": "<p>일반 augmentation을 사용했을때는 +0.014정도 향상되네요</p>",
      "votes": null,
      "replies": []
    }
  ],
  "raw_markdown_by_id": {
    "560016": "Test Set에 대해 Unsupervised Learning이 허용되나요?",
    "560018": "저도 그 방법 생각해 보았는데요. 대회 룰상 좀 애매하기는 한것 같아요. 태진님이 답변 주시는게 맞을 듯 해요.",
    "560362": "안녕하세요. 주어진 데이터만을 활용하여 파생될 수 있는 모든 데이터는 허용합니다.\n감사합니다.",
    "560866": "네 답변 감사합니다.\n\nhttps://github.com/ildoonet/unsupervised-data-augmentation\n\nUDA를 우선 간단하게 사용하니 public LB 기준으로 +0.016~0.018 정도 향상이 있네요..",
    "562242": "openpose tensorflow 구현 잘 보고 있습니다 ㅎㅎ\nUDA가 auto augmentation의 한 종류인가요?",
    "562243": "일반 augmentation을 사용했을때는 +0.014정도 향상되네요",
    "562412": "태진님 좀더 명확하게 하기 위해서요. test 데이터를 가지고 예를 들어 예측을 하여 예측확률이 0.9 이상인 데스트 데이터를 훈련 데이터에 추가를 하여도 무방할까요? 그러니까 좀더 쉽게 말해서 테스트 데이터를 눈으로 보고 아 이건 1번 이건 2번 이런식으로 훈련데이터에 추가를 한다면... 이 것도 무방할까요?",
    "562419": "이건 치팅 범주에 포함되는 아닐까요?",
    "562437": "네에 저도 그렇게 생각합니다. 해서 명확히 해두는게 좋을 것 같아서요",
    "562641": "보통 캐글 대회에서 많이들 허용하지 않나요?",
    "562658": "점수를 올리는 방법으로는 맞는거 같은데요. 이게 과연 실전에서 의미있는 방법인가 생각하면 아닌듯 해서요. 개인적인 의견 입니다.",
    "562790": "data augmentation을 이용한, unsupervised learning의 방법입니다. ㅎ",
    "562803": "네 저도 점수 올리는 차원에서만 얘기한겁니다 ㅎㅎ",
    "563262": "실전에서도 unlabel된 데이터가 많이 모여있는 경우가 많죠. 레이블링 비용이 크니까요.\n다만, 테스트셋이 일반적으로 우리가 모을 수 있는 데이터 분포와 유사하다는 전제를 할 수 있다면 더 실제 문제와 유사한 세팅이 되는 거 같구요~",
    "563263": "janged 말씀하신 방법은 수도-레이블링이라는 방법으로 알려져 있습니다.\n\nhttp://deeplearning.net/wp-content/uploads/2013/03/pseudo_label_final.pdf",
    "563276": "친절한 설명과 자료  감사합니다. 무려 2013년도 자료네요.",
    "564136": "곰곰히 한번더 생각을 해 보았네요. 실전에서 unlabel  데이터가 많이 모이는 경우가 종종있어 비지도 학습을 진행한다. 이건 당연하고 때로는 필 수 인게 맞는 듯 해요. \n\n그런데 이 데이터는 이번 대회의 최종 시험의 일부 데이터 입니다. 라고 했을때,  이를 훈련 데이터에 포함 시킬 것인가?  요건 보는 시각에 따라서 치팅이라고 여길 수도 있을 듯 하네요. 저도 개인적으로 이건 치팅으로 여겨 지네요.",
    "566738": "안녕하세요 일두님의 uda repo를 잠깐 봤는데요. 혹시 아직 tsa 부분은 구현을 아직 안하신건가요? 아니면 제가 못찾는건지... tsa 없이도 성능 향상이 있으셨는지 궁금합니다!",
    "567085": "논문 보시면 tsa 없어도 성능 향상이 있습니다. tsa 부분은 아직 구현 안했습니다.",
    "567138": "답변 감사합니다 :)"
  },
  "source": "meta"
}