개발자로 후회없는 삶 살기

서론 팀프로젝트 2주차 내용입니다. 본론 7일차(2.5) 랜드마크를 이용하여 표정인식을 하기로 결정한 이후 다양한 표정 인식 알고리즘을 찾아보고 있습니다. 그 중 2가지 방법으로 결정하였습니다. 1. 랜드마크 간의 거리를 이용한 방법(참고 1) 이것은 1주 차에 정한 방법입니다. 2. 랜드마크를 이어서 얼굴에서 특성을 추출하는 방법(참고 2) 표정을 인식하는 방법으로 가장 중요하게 관찰해야 할 부분이 눈과 입이라고 생각하였고 그전에 얼굴 전체에서 표정의 특성을 추출하여 이미지에 표시한 후 분류모델을 돌려보는 방법을 생각했습니다. -> 이미지 크기가 작은 경우 라인이 얼굴을 너무 가린다고 생각되어 이미지 크기를 키우고 진행해 보았습니다. 3. 표정 인식에서 큰 영향을 미치는 눈과 입의 각도를 보는 방법 운..

서론 cv의 꽃 Object Detection을 공부해 보고 실습해 보겠습니다. 본론 - 객체 검출을 위한 전략 Region Proposal Stage : 객체를 잠재적으로 포함할 Region을 식별하는 과정, Region을 mini-images로 고려합니다. -> Regression 문제 입력 : Region의 w, h/ 출력 : bounding Box의 w*, h* - Region Proposals(RP)의 이해 => SelectiveSearch(SS) RP는 전체 이미지에서 객체가 있을 거 같은 픽셀을 찾는 것으로 SS는 객체의 위치를 잡는 데 사용하는 알고리즘(RP)입니다. object 인식이나 검출을 위한 가능한 후보 영역을 알아낼 수 있는 방법을 제공하는 것을 목표로 합니다. -> SS 과정 ..

서론 이제 컨퍼런스 발표까지 2주도 안 남았습니다. 팀원 들과 함께 막판 스퍼트 달립니다! 본론 - 회의 27 이제부터는 모델 학습을 돌리고 학습 상황을 공유하며 어떤 epoch이 제일 좋은 성능을 보이나 확인하고 MS API까지 사용해서 전체적인 파이프라인을 그리기로 했습니다. -> MS API 검색 결과를 어떻게 고객에게 예쁘게 보여줄 것인가는 서비스하는 입장에서 매우 중요한 문제입니다. bing 검색 결과 이미지와 링크를 반환하기 때문에 html 파일을 파이썬으로 작성하여 html을 클릭하면 예쁜 템플릿이 보이도록 하는 아이디어를 제안하였고 모두 동의하였습니다. 따라서 모델 학습은 꾸준히 하고 남은 시간은 몇 에폭이 가장 좋은 성능을 보이는지와 MS API에 집중합니다. - 회의 28 회의 27에서..

서론 팀 프로젝트 1주차 내용입니다. 본론 1일차(1.30) - 정할 것 1) 데일리 미팅 : 매일 온라인 오전 10시, 오후 3시 2) 대면 미팅 요일 : 일주일에 2번 화, 금요일 픽스 3) 보고서 작성 방식 : 쓰기로 한 날 모두 온라인으로 모여서 부여된 파트 작성 -> 보고서는 어떤게 필요할까? ① 프로젝트 계획서 ② 요구사항 명세서 ③ 프로젝트 설계도(구성도) ④ 다이어그램(시퀀스, 클래스) 4) 협업 툴 : 형상관리 = 깃, 레드마인 / 스케쥴 = 지라, 노션 5) 역할 : 김지훈(팀장) / 한상범(데일리 미팅 기록) 6) 주제 -> 문제점 : 주제를 정하는데 팀원 모두 너무 모르는 분야다 보니 확실히 감이 오는 주제가 없었습니다. 거의 오전 9시 반부터 오후 4시 반까지 이렇다할 주제 없이 ..

서론 드디어 헬스케어 분야 팀 프로젝트를 시작하는 날입니다. 이번에도 다른 학교 사람들과 다른 전공의 다양한 사람들을 만나게 되었는데 지금까지의 경험을 살려서 열심히 해보겠습니다. 본론 주어진 주제 중에서 1개를 고르거나 헬스케어 분야의 새로운 주제를 골라서 2.25까지 팀 프로젝트를 진행합니다. 평가 요소로는 기술점수, 문서점수, 가산점이 있습니다. 기술의 완성도도 평가요소이지만 얼마나 체계적으로 협업을 진행했는지와 산출물 등 형상관리 점수도 있습니다. 1주 차는 팀빌딩과 프로젝트 계획서 작성을 진행할 것이고 2주 차부터 제대로 프로젝트 구현에 돌입합니다. 기획서는 2.1 수요일까지 작성하고 수요일에 발표합니다. - 주제 선정 팀원들 모두 주어진 주제에 흥미를 느끼지 않아서 서비스적인 가치가 큰 주제로..

서론 22.01.28 BOAZ에서 6개월간 진행한 프로젝트를 담당 교수님, 동아리원, 대외 인사들에게 발표하는 컨퍼런스를 진행하였습니다. 오늘이 지나면 1년간 활동한 동아리가 끝이 납니다. 이 날 느꼈던 마음을 블로그에 남겨봅니다. 본론 총 11개의 팀이 데이터 시각화, 분석, 엔지니어링 분야의 프로젝트를 진행하고 결과물을 발표하였습니다. 저는 손그림 의류 검색 서비스라는 주제로 프로젝트를 하였습니다. 컨퍼런스 전날 새벽 1시까지 회의를 하여 ppt와 발표를 마무리 하였고 성공적으로 발표를 맞쳤습니다. 보아즈에서 남긴 처음이자 마지막 단체 사진입니다. - 담당 교수님 폐회사 GPT가 문해력을 갖추었고 곧 데이터에서 의미를 도출하는 것도 곧 할 것입니다. 근데 현재도 판다스의 report() 메서드만 해도..

서론 분반 이후로 인공지능 반에서 도커를 활용하여 AI 서비스를 배포한 내용을 포스팅합니다. 이번 수업으로 도커를 AI에 어떻게 활용하면 좋을 지 감을 잡을 수 있을 것입니다. 본론 먼저 도커 개념을 살짝 짚고 넘어가겠습니다. - 이미지 텐서플로가 이미 설치된 쥬피터 노트북 컨테이너를 만들고 싶다면 이미 텐서플로가 기반으로 설치된 이미지 파일을 허브에서 가져와서 바로 셋팅할 수 있습니다. - Dockerfile 도커 이미지를 만들기 위해서 도커 파일에 이미지 생성 과정을 쭉 작성합니다. 도커 파일만 관리하면 모든 사용자가 원하는 버전의 이미지를 생성할 수 있고 "나는 굳이 이 부분이 필요없는데?" 싶으면 그 부분만 지워서 수정된 이미지로 만들 수도 있습니다. - 도커 활용 AI 프로젝트 -> 세부 목표 ..

서론 2주차는 플라스크를 이용하여 웹 서비스를 개발해보고 감을 익히는 단계였습니다. 3주차에서는 플라스크와는 다른 방식으로 웹 서비스를 개발해보고 배포까지 해보도록 하겠습니다. 이 과정에서 2주차에 배운 플라스크를 AI에 친화적으로 만드는 것과 고도화 작업을 같이 진행하겠습니다. 또한 2주차까지는 백엔드반 진도에 맞게 진행하였지만 3주차부터는 인공지능 수업도 병행하도록 하겠습니다. 본론 16일차 - 인공지능반 자연어 처리와 당뇨 예측 프로젝트 중 하나를 선택해서 진행합니다. 챗봇 데이터 형식은 2가지로 싱글턴은 Q: "오늘 날씨 어때?" / A : "추워요!"처럼 한 문장으로 주고 받는 데이터 형식입니다. 원래는 이 부분에 필요한 기술 스택이 쿠버네티스였는데 모든 교육생 분들이 듣기에는 벅찬 부분일 수 ..