-⭐FACTS⭐(사실, 객관) : 이번 일주일 동안 있었던 일, 내가 한 일
● 인스타 클론 코딩 팀 프로젝트 발표회
-⭐FEELINGS⭐(느낌, 주관) : 나의 감정적인 반응, 느낌
이번주는 새로운 프로젝트, 관심이 많았던 분야 중 하나인 머신러닝(딥러닝) 프로젝트를 시작하는 주였다. 이전 드라마 스타트업을 보면서 정말 한 번쯤은 해보고 싶었던 프로젝트였다. 물론 드라마보다 훨씬 쉽고 간단한 프로젝트지만
하고 싶었고 관심 있었던 주제였기에, 첫 프로젝트가 아니기에
저번 프로젝트 경험을 토대로 더 잘해낼 수 있었다.
-⭐FINDINGS⭐(배운 것) : 그 상황으로부터 내가 배운 것, 얻은 것
우리 팀의 아이디어는 '내가 분리수거 왕이 될 상인가'이다.
아파트 등의 주거지역 분리수거장에 카메라를 설치하여
분리수거를 할 때 각 동호수, 동호수별로 지정된 비밀번호를 입력하고
분리수거를 하면 카메라에 인식된 쓰레기가 올바르게 분리수거가 되면
상점 1점, 올바르지 못하게 분리수거가 되면 벌점 -1점이 부여되는 시스템이다.
이 시스템을 통해 상점이 높은 세대에는 관리비 면제 등의 시스템,
벌점이 많은 세대에는 관리비 추가(벌금)을 부과 하는 등을 통해
올바른 분리수거를 장려하여 재활용률을 높여 환경을 보전하고 싶었다.
나는 이번 프로젝트에서 AI 담당을 맡게 되었는데, 첫 모델 학습을 하고
테스트를 해봤는데 무려 99.7%의 정확도가 나왔다.(실제 사진을 촬영한 이미지)
그런데 그 사진만 그런 것이였고, 다른 사진을 테스트해보자 오히려 다른 사물로 인식을 하였다. 저번 프로젝트에 비해 쉽게 풀리는가 했으나 오산이였다.
알고보니 데이터셋의 양이 적고 좋지 않은 데이터였다.
우리 팀원들과 함께 새로운 데이터셋을 찾았고 그 과정 속에서 AI 허브라는 사이트를 찾게 되었다. AI데이터셋들을 정리해놓은 무려 국내 사이트였다.
바로 적합한 데이터들을 추려만든 데이터셋으로 바로 모델 학습에 착수하였다.
역시나 제대로 된 데이터들이였기에 학습에 상당한 시간이 걸렸고,
그래도 화요일이 마감기한인데 금요일날 학습을 마칠 수 있었다.
__머신러닝(딥러닝)에서 모델 학습을 할 때 중요한 것은 데이터셋이다.
모델 학습에 오랜 시간에 걸리기에
데이터가 좋은 데이터인지, 이번 모델에 적합한 데이터인지 정확하게 체크하고
사용하여야 한다.
-⭐FUTURE⭐(미래) : 배운 것을 미래에는 어떻게 적용할 지
머신러닝(딥러닝)은 노력이다.
강의에서 이태희 튜터님께서 계속해서 하신 말씀이 있다.
머신러닝(딥러닝)은 현업에서도 노가다적인 부분이 많다고,
떠오르는 분야이기에 회사에서도 사수가 없는 경우, 전문 팀이 없는 경우가 많고
그만큼 데이터들도 이 곳 저 곳 흩어져 있기 마련이며
학습을 시킬 때 러닝레이트, 배치사이즈, 옵티마이저 등 여러 변수들을
바꿔가면서 테스트 해야기에 노가다적인 부분이 많다고 하셨다.
나는 그런 부분은 모두 노력으로 커버 된다고 생각한다.
'문제 해결을 위해 노력하는 개발자로 성장하겠다!'
