[KT AIVLE School 5기] AI 개발자 트랙 7주차 후기
한기영 강사님의 강의가 끝나고, 김건영 강사님께서 시각지능 딥러닝을 맡아 5일 동안 가르쳐 주셨다. 아직도 귓가에 '똑똑똑또로록... 촤아~' 소리가 맴돈다... 처음 들었을 때는 '...이게 무슨 소리야? 노트북에서 들리는 건가? 누가 마이크를 안 껐나?' 하면서 충격 먹었었는데, 그 다음에 다른 강사님께서 오시고 나서 이 소리가 안 들리니 약간 허전한 느낌이...
이번에도 깊은 이론보다는 시각지능의 발전 역사와 데이터의 중요성, 시각지능 딥러닝에서 사용하는 용어 등을 정리하고, 빠르게 실전 코드로 넘어갔다. 나중 가서는 이미지 데이터를 모으는 데만도 시간이 많이 걸렸기 때문에, 데이터를 빨리 모은다면 조금은 널널한 강의였을 듯하다. 나는 욕심이 초큼 있어서 데이터를 많이 모으느라 남는 시간 없이 타이트하게 강의를 들었다.
👁️ 시각지능 딥러닝
초반은 시각지능이라면 피해갈 수 없는 MNIST 데이터 셋을 이용해 손글씨를 분류하는 실습부터 시작했다. 논문 figure 대로 tensorflow 층을 쌓아서 유명한 신경망을 구현하는 법에 대해 배우면서 시각지능 딥러닝은 이런 식으로 쌓는구나~ 감을 익히는 시간이었던 것 같다. 이 때 마침 또 tensorflow certificate를 따려고 듣고 있는 강의에서도 시각지능 파트를 듣고 있어서 살짝 다르긴 하지만, 거기서 배운 거 여기 써먹고, 여기서 배운 거 저기서 써먹고 해서 좋았다. MNIST, fashion MNIST로 워밍업을 하고 나서는 좀 더 이미지 클래스가 다양한 데이터셋인 CIFAR-10 (욕 아님)을 사용해 모델링을 해보았다.
그 후에는 '모델이 문제가 아니다! 우리가 눈으로 세상을 바라보듯이 다양하고 많은 이미지 데이터가 좋은 성능의 관건' 에 주안점을 줘서, CIFAR-100(욕 아님) 데이터셋 + augmentation layer도 추가해보면서 CNN 모델 성능을 높이는 다양한 방법도 배워보고, 이미 리소스 부자들이 사전훈련 시켜놓은 모델(Inception)을 스리슬쩍하는 법도 배웠다.
그래도 역시 가장 재밌었던 부분은 마지막 날에 Roboflow를 이용해서 직접 이미지를 모아 annotation하고, YOLO로 object detection을 해보는 부분이 아니었을까 싶다. YOLOv8을 이용해서 다양한 사물을 구분하는 task였는데, 나는 가디언즈 오브 갤럭시 등장인물을 구분하고자 screencaps.com에서 영화 장면 이미지들을 왕창 모았다. 참고로 무료 버전이기 때문에 내가 노가다로 annotation한 결과물들이 roboflow universe라는 공개 플랫폼에 올라가므로, 저작권에 민감한 데이터셋이라면, annot 결과물을 다운로드 받고 프로젝트는 빨리 지우는 것이 좋겠다.
그리해서 내 모델의 결과는...
DRAX = 0.38 COSMO로 결론 짓게 되었다.
그리고 이제 슬슬 춘곤증 때문인지 잠을 자도 계속 몸이 축축 쳐지기 시작해서 침대에 앉아 간이책상을 피고 수업을 듣는 날들이 많아졌다... 3월달 비해서 운동 횟수도 일주일 4회에서 2 ~ 3회로 줄어버렸고...
진짜 체력 관리 해야하는데 운동 갈 시간에 잠이나 더 자고 싶다는 생각이 점점 많아지는 한 주였다...
✅ 이벤트
🥇 코딩마스터스 결과 발표
문제를 풀었으나 초급도 다 못 풀고 마무리되었다. 다들 몰아서 하는지 마지막 날이 제일 치열하고 엎치락 뒤치락 했다. 나는 강의 다 끝나고 운동 갔다가 또 tensorflow certificate 강의 듣느라 코테에 그렇게 신경을 쓰지 못했는데, 조금이라도 어려워지면 겁 먹고 도망치는 L스러운 마인드 탓에 문제를 못.... 아니 안 풀었다고 해야 맞는 것 같다.
70문제 이상 풀면 마스터, 100문제 다 풀면 그랜드 마스터인데, 10분 정도가 그마를 차지하셨다.
💲 자기계발비 지급
시각 지능 학습과 미니프로젝트를 위해 구글 Colab 유료 서비스를 가입하라고 공지사항이 내려왔다. 동시에 자기계발비 지급 공지도 함께 올라왔다. 할렐루야.
구글 Colab 유료 서비스 한 달을 내고도 남는 돈이 4, 5월에 걸쳐 들어오니 Colab 외에도 자격증 취득 비용으로 쓰라고 한다.
고마워요. KT!