Note ≣ | 복수 계정 주의

캐글에서 딥러닝 학습을 위해 GPU와 TPU를 제공해주기는 하지만 주간 제한량이 있기 때문에 이것만으로는 학습하기에 많이 부족합니다. 궁여지책으로 Google Colab 같은 캐글 노트북과 흡사한 구독 서비스를 같이 사용하는 캐글러도 많습니다. 실제로 캐글 고득점자들은 대부분 개인적으로 사용할 수 있는 고사양 컴퓨터를 가지고 있습니다. 자신이 가진 자원으로 다양한 모델을 시도해 높은 성능의 모델을 찾을 수 있고, 앙상블로 높은 성능을 이끌어내는 데 유리하기 때문입니다.

하지만 혹여 자원이 부족하다는 이유로 여러 계정을 사용하려 한다면 절대로 추천하지 않습니다. 캐글은 이를 엄연히 부정행위로 간주하고 있으며, 실제로 컴페티션에서 복수 계정을 사용한 사람을 찾아내 제재를 가한 적도 있습니다. 자칫 잘못했다가는 캐글의 세계로 영영 돌아오지 못할 수 있습니다.

캐글도 이 문제에 대해 이전부터 많이 고민해왔습니다. 점수 경쟁이 아닌 분석 결과로 순위를 가르는 방식을 만들고(Analytics), 최근에 들어서는 Accelerator를 사용하지 않고, 전체 수행 시간을 고려해 최종 점수를 측정하는 방식(Efficiency Track)을 포함하는 컴페티션도 등장하고 있습니다. 아무쪼록 많은 사람이 좋은 방향으로 경쟁할 수 있도록 다양한 시도가 이루어졌으면 하는 바람입니다.