AIVLE 스쿨 (9~ 12) 주차
ADsP에 이어서 3주가 지난 지금, SQLd도 합격 소식을 받았습니다!
하루하루 수업 따라가기 벅차고, 과욕을 부린거 아닐까 하는 생각에 살짝 지쳤었는데..
그래도 두 달 정도 시간이 흐르면서 자격증도 하나씩 늘어가고,
복습하면서 정리한 노션들과 미니프로젝트들을 보면서 보람도 늘어가는 것 같네요.
기자단활동을 하면서 지금 한 것들, 앞으로 할 것들을 쓰니까
나태해질 뻔하다가도 정신을 차리고 다시 집중하게 되는 것 같아요. 🥰
여전히 계속 부족함을 느끼고 있지만 자책하기보다는
좀 더 스스로를 아껴주며 열심히 임해야겠다고 다짐합니다.
그럼 이제 3달차인 에이블스쿨의 교육을 소개해드리겠습니다!
9주차 (시각지능 딥러닝 / 언어지능 딥러닝 / ChatGPT)
- 8주차에 배운 기본적인 딥러닝 구조가 응용된 시각지능 딥러닝, 언어지능 딥러닝을 학습했습니다.
- 요새 유행하고 있는 신문물 ChatGPT 의 원리 및 사용법도 배웠습니다.
그냥 딥러닝 이론을 배울 때는 사실 크게 와닿지는 않았는데
'Object Detection' 과 '자연어처리' 딥러닝으로 우리가 실생활에서 누리고 있는 것들을 떠올리니 흥미가 생겼습니다.
보통 우리가 사용하고 있는 카메라의 ai기능, 시리, 빅스비 등이 모두 이런 기술들의 총집합체라고 생각하니
정말 신기하고 이런 원리로 동작하고 있었구나.. 알 수 있었습니다.
다양한 응용문제를 배웠지만 한가지만 소개해보자면!
- 자연어처리 딥러닝으로 '리뷰분석'해보기
영화리뷰를 학습시켜서 새로운 문장을 받았을 때 긍정문인지? 부정문인지? 판별시켜보았습니다.
대충 짓다보니 문법 오류가 있긴 하지만
'dissatisfied .....' 로 시작해서 중간엔 'fun' 이란 단어를 넣어서 혼란스럽게 만들어보았습니다.
머신은 0.48 이라는 확률을 예측해서, '0'을 출력했네요. (1: 긍정 리뷰, 0: 부정 리뷰)
부정문으로 예측했지만 0.5에 가까운 확률을 보니 꽤 헷깔려했던 것 같습니다.
머신이 스스로 긍정, 부정을 판단해내는 것을 보며 굉장히 신기했습니다.
물론 실제 프로그램들은 훨씬 고도화된 기술들을 사용하겠지만,
기본적인 토대를 배울 수 있어서 굉장히 어려웠지만 재밌었습니다.
저는 ChatGPT의 경우에도 사용법을 모른채 그냥 단순한 정보 검색용으로만 쓰고 있었습니다.
하지만 수업을 듣고나서,
좀 더 유용하고 도움이 되는 답변 내용을 받아보는 방법을 익힐 수 있었고!
실무에 어떤 식으로 응용될 수 있는지 고민해볼 수 있는 시간을 가졌습니다.
10주차 (AICE Associate 대비 특강 / 4차 미니 프로젝트)
4/21에 AI / DX 트랙 모든 에이블러들이 치르는 AICE Associate시험을 위한 대비 특강이 이뤄졌습니다.
2달 간 열심히 배웠던 내용들을 모두 아우르는 내용이었기에 복습 겸 시험 대비에 유용했습니다.
각각 배우면서, 따로따로 개념을 익힌듯한 느낌이 들었는데
하나의 과정으로 합쳐서 복습을 하게 되니 과정이 한 눈에 들어왔습니다.
꼭 시험이 아니더라도 굉장히 알찼던 시간이었습니다!
21일에 3기 에이블러 분들 모두 합격했으면 좋겠네요 ㅎㅎ
이틀동안의 특강 뒤, 바로 미니프로젝트 4차에 들어갔습니다.
9주차에 배웠던 '시각지능 딥러닝'을 활용해 영상에서 실제 객체를 탐지해내는 내용이었습니다.
roboflow의 데이터셋을 넣고 yolov5모델을 사용해 학습을 시키고 object detect을 하는 프로젝트.
직접 탐지해내야하는 객체들의 종류와 영상을 받아보니,
열심히 학습시켜서 모두 구분해내게 만들겠다는 의지에 불타오르는 시간이었습니다. 😄😄
마지막날은 특히나 라벨링이 돼있는 데이터셋에 의존하지 않고
조원들이 각각 수작업으로 라벨링을 해서 데이터를 넣고 탐지를 해야했습니다.
저희 조원들은 생각보다 탐지를 잘 못해내는 머신에 실망하며 구글링을 통해 어마어마한 추가 이미지들을 라벨링해서
결국 원했던 결과를 도출해 제출했습니다.
데이터셋이 무거워지면서 학습에 시간이 좀 소요됐지만 결과는 굉장히 개선되는 것을 체감했습니다.
다만 오버피팅 될 수도 있기에 양질의 데이터셋을 만드는게 중요할 것이란 생각이 들었습니다.
<과정>
1. 데이터 추가 전 : 모든 것을 다 Car로만 판별, 아주 일부만 Truck 판별
2. 주어진 데이터만 라벨링해서 추가했을 때 : Truck은 구분을 잘 함, Bus는 구분 잘 못하고, 오토바이 구분 전혀 못 함.
---> 논의를 통해서 차량옆면에 대한 데이터 + 구분하지 못하는 차 종류에 대한 데이터가 부족하다고 판단.
기존 사용하던 데이터셋이 미국차량 이미지가 많음.
해당 데이터들을 구글링을 통해 한국 차량 이미지 위주로 취합해 라벨링한 뒤 추가함.
3. 데이터 추가 이후 : Bus, Truck을 서로 구분하고, 전혀 잡히지 않던 Motorcycle을 구분해냄
길거리에 비슷하게 길쭉한 보행자들을 착각하며 잡지 않아서 만족할 만한 결과가 출력됨
4. 결론 : 학습시키는 데이터의 양보다는 질이 더 중요하다.
무작정 양만 많다면 모델의 성능은 더 떨어질 수 있고, 과적합이 발생할 수 있다.
다양한 케이스의 이미지를 학습시킬수록 detect 능력이 좋아지는 것을 볼 수 있었다.
조원들이 다들 자랑하고 싶어해서 조원 분께서 발표까지 하면서 4차 미니프로젝트를 마무리했답니다.
혼자였으면 지쳐서 절대 못했을텐데.. 협업의 힘을 느낄 수 있던 뿌듯한 시간이었습니다.
11주차 (Streamlit , PowerBI 사용한 데이터 분석 표현 )
매번 주피터랩이나 코랩에서 직접 plot, matplotlib, seaborn 등을 사용해 직접 코딩으로 시각화를 하다가
Streamlit과 PowerBI라는 신세계를 맛볼 수 있었습니다.
하루종일 코드 치고 있던 이전과 다르게, 버튼 몇번으로 뚝딱 만들어지는 시각화와 페이지등을 보면서
시간도 빨리가고 재밌었습니다.
전에 배웠던 python 코드들과 해당 프로그램들을 적절히 사용할 줄 안다면 시각화 능력자가 될 수 있을 거라는
기대감도 생겼습니다.
준비를 시작한 공모전에도 꽤 도움이 될 것 같아 열심히 배웠습니다.
<Streamlit 을 사용해서 만든 시각화 페이지>
위 사진과 같은 코드들을 'streamlit' 을 통해 실행해보면 -> 웹에서 아래와 같은 페이지에 원하는 그래프로 시각화됩니다.
만드는 사람도 그렇게 어렵지 않은 코드로 뚝딱뚝딱 만들어낼 수 있고,
이용자에겐 코딩을 몰라도
버튼 클릭만으로 원하는 데이터를 쉬운 GUI를 통해 바로바로 뽑아내서 확인할 수 있는게 큰 장점인 것 같아요.
<PowerBI를 사용한 다양한 시각화>
이 수업을 들으면서 처음으로 코딩이란 걸 안한 수업시간이었어요.
그래서 그런가 매우 마음이 편안했고, 재밌었습니다... ㅎㅎ;;
엑셀에서 모두 마우스클릭으로만 해결해서 그래프를 도출하는 느낌이 들었습니다.
버튼 몇번으로 만든 굉장히 다양한 기능들!
엑셀의 진화 버전인 듯한 시각화 프로그램입니다.
사용법이 굉장히 직관적이고 결과물도 깔끔해서 업무용 보고서에 최적화된 프로그램이라고 느껴졌어요.
정말 실무에 유용할 것으로 생각됐습니다.
12주차 (5차 미니프로젝트, AIVLE DAY! )
5차 프로젝트는 앞서 배웠던 모든 것들을 합친 프로젝트였습니다.
소방대원들이 환자위치를 입력하면 해당 환자를 수용할 수 있는 응급실이 있는 병원을 거리순으로 추천해주는 시스템을
프로토타입으로 만들어 제안하는 과정이었습니다.
저희 팀은 시간이 다소 부족해 새로운 형태의 프로토타입을 만들진 못했지만,
강사님께서 주신 예시 결과물을 바탕으로 구성해 잘 마무리했습니다!
단순히 코드를 사용해 프로그래밍하는 것을 넘어서
DX를 활용해 사회에 얼마든지 좋은 영향을 끼칠 수 있겠다는 것을 배울 수 있었습니다.
1차 에이블데이에는
오전엔 AICE ASSOCIATE 시험을 DX, AI 분들 모두 동시에 치뤘습니다.
저는 딥러닝 파트에서 생각치도 못한 오류를 잡아내지 못하면서 좋은 성적을 받지 못한것 같아 아쉬운 마음이 들었습니다.
오후에는 특강과, 반별로 즐거운 랜선회식이 있었다고 들었습니다.
저는 개인적인 사정으로 휴가를 사용해서 시간을 함께하지 못했네요 😥
AICE 시험 결과는 2주후에 알 수 있게 됩니다!
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