빅 콘테스트 2015 : 기계학습을 활용한 야구경기 예측

날짜2015.11.20
조회수13544
글자크기
    • 프로그램
      일 시 2015. 11. 13(금) 09:00 ~ 19:00
      장 소 양재동 엘타워 6층 그레이스홀
      주 최 미래창조과학부, 빅데이터연합회
      주 관 소프트웨어정책연구소, 한국정보화진흥원, 한국정보통신진흥협회, KT
      심사위원 성균관대학교 김문현 교수
      포항공과대학교 최승진 교수
      참석 미래부, 빅데이터연합회, SPRi, NIA, 참가자 등 총 100여명
  • 행사 결과
    • 지난 11월 13일(금), 미래창조과학부(장관 최양희, 이하 미래부)와 빅데이터연합회가 공동 주최하고 소프트웨어정책연구소(SPRi․소장 김진형), 한국정보화진흥원, 한국정보통신진흥협회, KT가 공동주관한 「빅콘테스트 2015, 기계학습을 활용한 야구경기 예측」이 양재 L타워에서 성황리에 막을 내렸다.
    • 특히 올해는 소프트웨어정책연구소가 주관사로 참여하여 한국프로야구협회(KBO)의 연간 기록을 데이터로 제공하고, 잔여 야구경기 승률 예측 및 관중 수 예측 문제를 적극 추진함으로써, 대중의 참가의지를 촉진시키는데 기여 하였다.
    • 심사측면에서는 기계학습 전문가를 심사위원으로 초청, 콘테스트 참가자 중 기계학습을 활용한 팀에게 가산점을 부여하는 방안을 도입한 것이 주효하여, 문제를 해결하려는 참가자들의 다양한 응용 사례가 나타나 행사 전반의 질을 향상시켰다.
    • 이번 대회 결과물에 대한 문제해결 역량 및 정확도 등을 분석한 결과, 총 103개 팀 중 기계학습을 적용하여 야구 승률을 예측한 팀 70개 팀으로 67% 수준으로 밝혀졌고, 이 중 수상 팀은 총 12팀으로 전체 수상 팀 14팀 중, 86%가 기계학습을 적용한 참가자로 조사되었다.
    • 주된 참가자가 대학생인 점을 감안할 때, 이와 같은 결과는 국내 대학생들의 기계학습 역량이 무시하지 못할 수준임을 반증하는 사례로 분석되며, 기계학습이 경진대회 수상 여부를 판가름하는데 주요한 요소인 것 또한 알 수 있었던 대목이다.
    • 이와 같은 결과는 빅데이터 분석과 관련한 교육 커리큘럼이 통계학에 치우쳐져 있는 국내 실정에 입각하여, 기계학습과 인공지능을 위시한 소프트웨어 역량의 중요성이 화두가 될 것이라는 전조로 볼 수 있다.
    • 또한, 최근 구글의 기계학습 도구 ‘텐서플로우(Tensor Flow)’의 오픈소스화와 더불어, 인공지능의 국내 활성화가 빅데이터 분야의 큰 진보를 가져다 줄 것임을 시사한 결과라 해석 가능하다.
  • 현장 사진
    • 발표슬라이드
      발표슬라이드
      김문현심사위원 질의
      김문현심사위원 질의
      소장님 시상
      소장님 시상
      소장님 시상
      소장님 시상
      시상자 전체사진
      시상자 전체사진
      VIP 테이블
      VIP 테이블
      $(".anyslider").anyslider({ animation : "fade", showBullets : false }); $(".anyslider").hover( function() { $(".anyslider").children("a").css("filter", "alpha(opacity=1)"); $(".anyslider").children("a").css("opacity", 1); }, function() { $(".anyslider").children("a").css("filter", "alpha(opacity=0)"); $(".anyslider").children("a").css("opacity", 0); } ); $(".anyslider").children("a").focus(function(){ $(".anyslider").children("a").css("filter", "alpha(opacity=1)"); $(".anyslider").children("a").css("opacity", 1); }).blur(function(){ $(".anyslider").children("a").css("filter", "alpha(opacity=0)"); $(".anyslider").children("a").css("opacity", 0); }); $(function () { console.log($(".anyslider").height($(".anyslider > .as-slide-inner >div:visible").eq(0).height())); });