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https://medium.com/@bntejn/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D-%ED%95%99%EC%8A%B5-%EB%A0%88%EC%8B%9C%ED%94%BC-%EB%B2%88%EC%97%AD-70c5e58341ec?sk=f53042d49fa609d30c80e26f2f7f6b41&fbclid=IwAR3L3xjTtd0DS-AibA4MOmuL14MIhyxJpbOB9ZW5skewi14zqFhNtQNwj3s

 

 

 

안드레이 카파시는 현재 테슬라의 AI 수장입니다. 딥러닝의 대모이자 ImageNet을 만든 스탠포드 교수인 페이페이 리의 밑에서 박사과정을 마쳤습니다. 그후 딥마인드의 인턴을 거쳐 OpenAI에서 근무를 했습니다.

 

최근에 블로그에 딥러닝에 대한 글을 새로 올렸는데, 바로 한글로 번역이 되었습니다. 사실 책이나 인터넷에 있는 예제를 돌려보는 것은 쉬운 편입니다. 하지만 실제 데이터를 가지고 현업에 적용하는건 전혀 다른 차원의 문제입니다. 여기에 대한 핵심적인 노하우를 잘 정리하였습니다.

 

 

 

첫 번째로 데이터를 철저하게 검토하는게 가장 중요하다고 말합니다. 제가 아는 분도 회사에서 상품검색을 딥러닝으로 구현하는 프로젝트를 진행했는데, 어떤 모델을 써봐도 정확도를 올리기가 어려웠다고 합니다. 혹시나 해서 외주로 맡겨 받은 사진 데이터를 분석하고 나서야, 품질이 너무 낮은 것을 발견하였습니다. 결국 한달동안 알바를 써서 데이터를 정제하고 난 다음에 정확도를 10~20% 이상 높일 수 있었습니다.

 

아직까지 머신러닝은 사람의 손길을 많이 필요로 합니다. 물론 AutoML이나 전처리 등을 자동으로 하는 기술들이 개발되고 있지만 지금은 성능에 한계가 있습니다. 솔직히 인공지능을 공부하는 입장에서 그런 미래는 최대한 늦게 오면 좋겠습니다^^;






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