daniel7481의 개발일지

AI 서비스 개발 이제 머신러닝 모델에 대해 공부를 했으니 ai 서비스를 개발하는 법을 배우는 시간이다. 나중에 product serving에 대해 자세히 공부하기 전에 간단하게 1주 동안 강의를 듣고, 변성윤 마스터님께서 내준 추가 학습 문제를 정리해보려고 한다. MLOps가 필요한 이유 이해하기 정적으로 주어진 데이터셋만 가지고 학습을 한 모델은 research 용도로만 사용이 되고, 실제로 딥러닝 모델을 상품화 하려면 데이터를 끊임없이 feeding 해주고 모델을 업데이트 해주는 과정이 필요하다. 오래된 데이터로 학습된 데이터는 시간이 갈수록 decay되고, 좋은 성능을 내기 어렵다. 데이터를 모으고, 데이터 품질을 확인하고, 모델에 자동으로 학습이 되고 사용자가 request할 때 모델에서 나온 ..

피어세션 벌써 시간이 흘러서 1달이 지났고, 곧 있으면 P stage가 시작된다. 앞으로 Level 2, 3를 함께 할 캠퍼를 찾아야 하는데, 정말 다행스럽게도 우리 팀은 현재 팀을 유지하기로 하였다. 팀 분위기도 괜찮고 다들 열정이 있었기에, 내심 다행이라고 생각했다. 최종 프로젝트에 대해 다음과 같은 몇 가지 기준을 정하였다. Ops 구축 + 배포 Product 상용 가능성 있어야 함 금융 도메인 활용(법률 st.) 연계 회사 관련 Target 설정 또한 대강 역활도 정했다. 앞으로 매주 아이디어를 준비해와서 공유하기로 하였다. 시간이 많이 남았다라고 생각할 수도 있지만 4달은 금방이다. 미리미리 준비해야 의미 있는 프로젝트를 할 수 있다고 의견을 모았다. 공부 회고 이번 주는 NLP 이론에 대하여 ..

멘토링 오늘 멘토링 시간에는 읽어보면 좋을만한 논문 리스트를 공유 받았다. NLP Attention Is All You NeedNIPS 2017 2 NLP Deep contextualized word representationsNAACL 2018 3NLP GeneralBERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingarXiv 2018-2019 4 NLP GeneralRoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining ApproacharXiv 2019 5 NLP GeneralMulti-Task Deep Neural Networks for Natural Language Underst..

피어세션 오늘 팀원 분 중 한 분이 Diffusion model로 이미지를 생성하는 신기한 봇을 소개해줘서, discord에서 직접 해보았다. AI Network DAO에서 만든 Stable Diffusion 모델은 discord text-to-art에 /generate prompt:"cute cat"처럼 "'안에 그림으로 나타내고 싶은 내용을 영어로 적으면 그대로 그려준다. 자세하게 적을수록 더 디테일한 그림이 나온다. 하고 싶은 분들을 위해 주소를 남겨놓겠다. https://bit.ly/3LWbDEP Join the AI Network DAO Discord Server! Check out the AI Network DAO community on Discord - hang out with 661 oth..

피어세션 지난 주에 내가 냈던 챌린지는 각자 힘들었던 경험과 그걸 어떻게 이겨냈는지에 대해 공유하는 것이었다. 다들 돌아가면서 각자 고난을 이겨낸 방법을 얘기했고, 한층 더 서로 알아갔다는 느낌이 들었다. 지난 주에는 같이 대회를 나가는 2명과 직접 만나서 작업을 해봤다. 실제로 만나니 신기했고 의외로 전혀 어색하지 않게 계획을 세우고 빠르게 일을 처리할 수 있었다. 다음주 월요일이면 대회 마감일이라 박차를 가하고 있다. 오늘은 깃헙 특강이 있었고, 그 유명하신 생활코딩의 이고잉님이 직접 강의를 해주었다. 맨날 유투브로만 보던 분의 강의를 직접 들으니 더 신기했다. 깃헙에 대해 문외한인 나는 가장 기본적인 리포지토리 만들기 커밋 밖에 몰랐다. 버전 관리/ 백업 같은 거는 나에게는 두려운 존재였다. 그러나..

피어세션 오늘은 내가 모더레이터였다. 한 주를 마무리하는만큼 상의해야 할 내용이 많았는데, 논문 리뷰에 대한 내용이었다. 우리 모두 논문 리뷰를 하고 싶었지만, 적당한 시기를 찾고 있었다. 무슨 논문을 리뷰할지 어떻게 할지를 정하는 시간이었다. 다음 주 멘토링 시간에 멘토님이 논문 리스트를 주고, 우리가 읽어보기로 하였다. 또 곧 있으면 다가올 Level 2 단계를 위한 팀을 찾는 과정도 시작되었다. 각자가 하고 싶은 프로젝트를 구상해보고, 의견을 모아보기로 하였다. 오늘은 내가 심화 과제를 리뷰해보았고, 완벽하게는 아니지만 느낌 정도는 알 수 있었던 것 같다. 공부 회고 이번에는 Adversarial Autoencoder(이하 AAE)를 구현하는 것이 심화과제였다. 내가 설명해야하는만큼 더 많이 찾아보..