목차
1. 강의정리
1-1. 특강 - 서비스 향 AI 모델 개발하기(이활석)
2. 피어세션 정리
📜 강의 정리
✨ 특강 1. 이활석 - 서비스 향 AI 모델 개발하기
회사에서 AI 모델을 개발하는 것과 공부할 때 배우는 AI와의 차이에 대해 말씀해주셨습니다.
가장 큰 차이점은 학습에 사용할 데이터셋과 테스트 방법이 준비되어 있지 않다는 점이었습니다. 아래 이미지는 AI 서비스를 만드는 과정을 도식화한 것입니다. 이 중에서 처음부터 주어지는 것은 "서비스 요구사항"밖에 없습니다. 나머지 학습데이터셋, 테스트 데이터셋 등을 채워나가는 방법에 대해 알려주셨습니다.
학습 데이터셋을 준비하기 위해서는 정답/수량/종류에 대해 알아야합니다. 다음은 학습 데이터셋을 구하는 과정을 도식화한 것입니다.
테스트를 하는 방법과 종류에 대해서도 알게되었습니다. 프로그래머의 게임 로그로 만든 스킬셋 관련 AI 모델에 대한 예시를 들었습니다. 테스트 단계에서는 99%의 정확도가 나왔지만 실제 게임에서는 유저들에게 모두 지는 상황이 발생했습니다. 그 이유는 아무런 스킬을 쓰지 않는 경우가 더 많고 스킬을 쓰는 경우는 전체 게임 시간 중 1% 정도였기 때문입니다. 개발환경에서의 정량평가(OFFLINE 테스트)와 실제 환경에서의 정량평가(ONLINE 테스트)의 이질감이 클 수 있다는 점을 고려해야하고, OFFLINE TEST 환경을 ONLINE 테스트 환경과 비슷하게 설계 해야 합니다.
테스트 방법을 정리하면 다음과 같습니다.
더불어 AI 상품화 과정에서 처리시간/목표 정확도, 목표 qps, 서빙 방식 등의 세부사항에 대한 프로세스에 대해 알게되면서, AI 모델 개발에는 수업에서 배우는 것 이외의 과정이 매우 많다는 것을 깨닫게 되었습니다.
이활석님의 특강을 듣고 앞으로 어떻게, 무엇을 할지 생각한 점은 다음과 같습니다.
- AI 기술 트렌드에 민감해야한다. 단순히 AI 기술뿐 아니라 주변 기술(AutoML 등)의 발전을 빠르게 캐치하고 변화에 적응해야한다.
- 이활석님의 AutoEncoder 강의를 들어보자. 5시간 분량
- 처음부터 Model engineer로 분야를 정하지말고, 그 주변의 것에 대해서도 역량 강화가 필요하다.
🙋♀️피어세션
처음 만나는 멤버들이라 기본적인 피어세션 규칙을 정했습니다.
모더레이터 순서를 정하고, P-stage 조장을 뽑았습니다.
피어세션 시간은 4시 반부터 6시까지로 정하고, 팀별 정리는 github에 하기로 정했습니다.
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