딥러닝을 모르는 개발자가 추천 시스템을 만들기까지

시작하기 전에

이미지 모니터링 운영에 필요한 리소스를 최적화하기 위해서 프로젝트가 시작되었다.

생산되는 이미지량은 사람으로 커버하기에는 많은 양의 이미지였고

어떻게 하면 효율적으로 운영할 수 있을지에 대한 고민이 시작되었다.

우선 쉽게 접근할 수 있는 방법은 Rule base로 중요한 것부터 보게 하는 것이었다.

살색이 많은 이미지 , 최근 많이 유입된 이미지 등..

그렇지만 결과론적으로 좋은 결과를 내지 못했다.

몇 가지 문제가 있었는데

1. 이미지의 패턴은 특정 색상으로 뽑아내기에는 너무나 다양했다.

2. 최근에 많이 유입되었다고 해서 문제가 있는 이미지는 아니다. (보통 스패머들은 잘 회피해나간다.)

3. 룰이 많아짐으로써 관리가 어려워졌다.

나는 입사 당시부터 우리 팀의 숙원이자 목표였지만 전문가가 없어서 시도하지 못했던

딥러닝 기반의 추천 시스템을 만들기로 결정했다.

이 글은 나와 같이 문제 해결을 위해 딥러닝을 도입을 검토하고 있는 많은 사람에게

내가 한 시작점과 고민과 해결과 최종적으로 Open 하기까지 여정을 담은 글이다.

필자는 비전공자 출신이거니와 수학은 고1 때부터 담을 쌓고 심지어 문과였던 한 개발자이다.

단 python 은 어느 정도 능숙하게 다룰 수 있었고 그것은 꽤나 큰 도움이 되었다.

나 역시 많은 글을 보고 도움을 받았고 이 글도 많은 사람에게 도움이 되었으면 한다.