03/21(금) 알바,, 그리고 AI 스터디

AI 서비스 기획 공부

1. 모두를 위한 AI

머신러닝 프로젝트의 워크플로

음성인식의 경우 HEY GOOGLE 인식하기 위해서는

1. 데이터를 수집한다. (사람의 목소리 데이터를 수집한다.)

2. 모델을 훈련시키기 (머신러닝 알고리즘 사용하여 입력 및 출력 또는 A to B 매핑 훈련시킴)

반복이 중요함. (한번에 되지 않음)

3. 실제로 모델을 배치시키기

실제 스마트 스피커 활용하여 작은 규모의 테스트 유저 또는 대규모 유저에 배치(전송) 시킬 수 있음.

실제로 제대로 작동하지 않을 수 있음.

EX) US 발음으로 훈련 된 모델에 UK 발음을 인식시킬 경우 인식이 잘 이루어지지 않을 수 있음. 하지만 새로운 데이터를 얻었고, 그 데이터로 인하여 AI를 디벨롭 할 수 있음.

즉, 제품을 보낸 후에도 디벨롭을 꾸준히 할 수 있음.

= 시스템 학습 프로젝트는 데이터를 수집하는 것, A to B 매핑을 모델에 학습시키고 모델을 배치하는 것.

과정 중에 많은 반복이 발생함.

# 자율주행 자동차의 예

자율주행 자동차 핵심 부품 = 머신러닝 알고리즘 = 차 앞의 사진을 입력, 다른 차들이 어디있는지 아웃풋.

첫 단계 => 데이터를 수집 ==> 이미지와 다른 차들의 위치

A = 사진

B = 차 주위에 직사각형

데이터 세트 작성

두번째 단계 => 모델을 훈련 시키는 것.

세번째 => 배치하기

근데 배치하고 나면 골프카트와 같은 신기한 것들은 잘 못알아보기도 함.

하지만 그런 데이터가 들어왔기 때문에 반복하면서 AI는 더 똑똑해짐.

모두를 위한 ai 2주차에 접어듬

서비스를 기획할 때 ai가 어떻게 서비스에서 작용하는지 모르겠어서

선뜻 의견을 내는 것이 꺼려질 때가 많았는데

머신러닝 프로젝트 워크플로를 간단하게 엿볼 수 있었따!

재밋따

근데 이 과정은 서비스에서의 머신러닝이 어떻게 생긴 건지 알려주는 거지

그 세세한 부분들에 대해서는 다루지 않는다.

이거 듣고 뭐듣지??

2. 알바

와이너리 알바를 3월까지 하는데

요즘 경기가 어려워서인지

나를 대체 왜 쓰는 지 모르겠..

사람이 너무 없어서 띵가띵가 재고 정리하고, 물류 정리하고 그러고 있다.

3월에 열심히 돈 벌어서 4월에는 프로젝트 회고도 하고 여유롭게 공부해야지!!