[KT DX] 에이블스쿨 Week 9 to Week 12

🙋‍♂️ 9주차

👉  김건영 강사님 - 시각지능 딥러닝

이쯤되니, 강사님의 'ㄸㄸㄹㄸㄸ'의 익숙해지기 시작합니다. 또도로또똑...

강사님께서 엄청 수강생들을 배려하는 모습이 너무 좋았습니다.

 

하지만, 코드가 너무 어려워서 이기도 하고, 많은 내용을 배워야 하는데 시간이 적기 때문에 많은 코드가 이미 제공되어 실습이 진행되었습니다. 그럼에도 최대한 많은 실습을 해줄수 있게 해주셔서 좋았습니다.

 

 

위의 사진은 떠도는 밈인데, 너무 웃기기도 했습니다. 그래서 저는 고양이도 넣어보고 캐릭터로도 넣어보며 object detection을 잘 하는지 보다보니 조금씩 흥미가 생기기 시작했습니다. 그래서 사진이 아닌 영상의 인식도 조금씩 궁금해지기도 했습니다. 하지만, 그만큼 어려뤄서 따로 학습이 더욱 많이 많이 많이 필요하다는 것을 느꼈습니다.

 

 

👉  김중헌 강사님 - 언어지능 딥러닝

역시나, KT 에이블! 바로 영상과 언어지능 쪽을 바로 가르쳐 주었습니다. 그보다 강사님들의 열정이 여기까지 느껴지는데 KT는 어떻게 이렇게 까지 열심히 강사님들을 모아주신거죠..

 

이 시간에는 NLP, 그 유명한 자연어 처리를 조금씩 배웠습니다. TF-IDF 및 코사인 유사도 등을 추가로 배우기도 했습니다. 여기서부터는 정말 어려웠어서 이해하기보단 경험을 해보자라는 식으로 공부를 했던 것 같습니다. 

 

일단, 많은 정보들과 논문들을 읽어보고 싶어서 찾아서 즐겨찾기를 해놓았지만.... 꼭 읽어보도록 노..력 해보겠습니다.

 

 

👉  이승준 강사님 - CHAT GPT

일정이 갑자기 변동하여, 새로운 강사님을 만났습니다. 확실히 Chat-GPT가 최근 가장 화두에 오르고 있긴 한가봅니다. 저 역시도 많이 써보고 있는데, 이승준 강사님을 통해 조금 더 효율적으로 쓸 수 있는 법을 배웠습니다.

 

실제로, 강사님처럼 AI에게 역할을 주고 역할극을 할 수 있도록 하였더니 조금 더 디테일한 정보를 얻을 수 있었고, 컨설턴트로서 제안서를 작성 해주기도 하여 매우 놀라움을 금치 못했습니다.

 

잘만 사용하면 정말 득이 되겠지만, 아직은 정보의 신뢰성이나 정확도가 높은 편이 아니기 때문에 서포트 정도의 용도로만 사용하는 것이 옳다고 생각이 듭니다. 그럼에도 강사님이 주신 스크립트와 정보들은 정말 꿀 같은 팁이라 저장!!!!

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🙋‍♂️ 10주차

👉  AICE Asso 대비 특강

곧 있을 AICE 시험 대비로 특강 시간을 따로 마련해주셨습니다. 머신러닝을 주로 두고 수업이 진행되었고, 여러가지 실습을 주셔서 실제 시험처럼 공부할 수 있었습니다.

 

사실 저번 주 주말에 에이블러가 아닌 외부 수험자를 위해 제공되는 유튜브로도 스트리밍 되어 보았었는데, 살짝 비슷하여 지루하기도 했습니다. 그래도 시험을 합격하려면 눈뜨고 공부합시다!!

 

 

👉  김범수 강사님 - 미니 프로젝트 4차

KT 에이블스쿨의 DX 코칭팀 팀장님이셨다!!! 

강사님이 유쾌해서인지 보조강사님도 매우 유쾌하셨습니다. 그런 분위기에서 일하면 진짜 즐거운 배움이겠다라는 생각을 하며 강사님의 동료들이 조금 부러웠습니다.

 

본론으로 들어가, 이번 프로젝트는 안전모, CCTV 이미지 및 영상을 통해 차량 혹은 오토바이 등을 Detect를 하는 것이었습니다. 물론 OpenCV를 통해 데이터를 사용하였고, Yolov5 모델을 적용하여 정확도를 계산했습니다. 

 

확실히 돌리는 코드와 데이터가 크고 무겁다보니 구글 코랩의 가상 gpu를 사용할 수 밖에 없었습니다. 

그 유명한 데이터 라벨링도 직접 해보면서, 데이터로서 적용해보니 매우 흥미로웠고 인식율을 높이기 위해 노력하는 모습을 보며 조금은 뿌듯했습니다. 확실히 눈으로 보이는 결과물이 바로바로 나오다보니 팀원들의 참여도 매우 적극적이였고, 많은 인사이트 관련 대화를 나눌 수 있어 재미 있었습니다.

 

하지만 오늘만큼은 대면이 아닌 비대면으로 프로젝트한게 살짝 다행이었다? 라는 생각을 했습니다.

더블 모니터 포기 못해.....강의장 와이파이....

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🙋‍♂️ 11주차

👉  허신 강사님 - 데이터 분석표현

이번 주는 유튜브도 같이 하고 계신 허신 강사님의 Streamlit 수업 이었습니다.

스트림릿(streamlit)은 파이썬은 기반으로 비개발 직군도 상대적으로 쉽게 활용할 수 있고, 클라우드를 활용하여 결과물을 별다른 비용 없이 배포할 수 있는 서비스입니다.

 

프론트엔드를 꾸준히 공부하던 저에겐 조금 더 재미있는 시간이었습니다. 웹을 통해 배포하는 느낌을 받나보니 조금은 보고서를 쓰는 느낌이 들어 매우 뿌듯해서 인것 같기도 했습니다.

 

종합 실습으로 서울 교통공사의 데이터를 통해 지하철의 월별 상,하차 데이터들의 시각화도 해보고 매우 흥미로웠습니다. 하지만 손에 익지 않은 만큼 시간이 많이 필요했습니다. 또한 단점으로 디테일한 UI는 수정이 불가해서 CSS를 따로 만져볼까... 엄청 고민했습니다.ㅎㅎ

 

그리고 다음으로 마이크로소프트의 PowerBI!!! 여지껏 코드를 직접 손으로 쓰며 그래프를 그렸는데.... 행과 열을 그냥 드래그 끌어다 놓기만 하면 원하는 종류의 그래프를 자동 생성... 너무나 편리했습니다.  생각해보니 처음부터 이걸 썼으면, 코드로 할 생각은 1도 하지 않았을 것 같기도 합니다. 하지만 무료 버전이어서 그런건지 아니면 프로그램 자체의 최적화가 잘 안되어 있어서 그런건지 중간중간 렉이 엄청났습니다. 

 

물론...우리 그램이 비행기 이륙전인건..ㅎㅎ 부가적인 이유가 될수 있겠죠 ㅎㅎ

 

 

👉  한기영 강사님 - 데이터 분석표현

갓기영님을 다시 영접하여 여지껏 배운것들을 약간 정리하는 시간을 가졌습니다.

사실 DX가 할 일은 그래프만 그리면 다냐? 아니죠.. 그걸 토대로 분석을하고 고객을 설득하는 인사이트를 도출 하는 것이죠. 그렇기에 해당 모델에 대한 성능을 평가해야 합니다. 

 

그렇기에 항상 배웠었던, recall과 precision 등을 다시금 개념을 정리할 수 있어 다행이었습니다. 계속 헷갈리던 참이였어서..

 

또한, 비즈니스 관점에서 어떻게 생각해야 하는지에 대한 여러가지 팁을 들을 수 있어 좋았습니다.

계속 강사님들이 너무 잘하시니... 데이터인사이트 회사 들어가고 싶습니다!!

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🙋‍♂️ 12주차

👉  KT DX 코칭팀

4일이라는 기간을 프로젝트를 하면서 저희 팀은 대면을 선택했습니다. DX라면 아이디어 공유와 많은 의견들이 바로바로 토의되었으면 좋겠어서 결정한 사안입니다.

 

이번 미니프로젝트 주제는 119 병원선정 솔루션을 기획하여 환자의 골든타임을 최대한 지켜보자 였습니다. 공공데이터를 수집하고 다듬고 전처리를 하여 ML과 DL 모델에 적용하여 중증환자인지 예측여 그 질환에 맞는 병원을 조회 할 수 있도록 Streamlit을 통해 시각화 하였습니다.

 

또한, 지도api를 사용해서 실시간으로 병원의 가용응급실 및 가용수술실 데이터를 적용해 현재 환자의 위치에서 가장 가까운 병원을 거리순으로 리스트와 함께 지도로 보여주는 화면도 추가했습니다.

 

시간은 충분해서 기본사항은 전부 했지만, 살짝 아쉬운 점은 있었다. 프레임워크가 익숙치 않아 UI를 내 맘대로 바꿀만한 시간은 없었다는 점과 여러가지 추가 데이터를 적용해 더 나은 정보를 보여주지 못했다는점이 아쉬웠다. 

 

속으로만 생각했던 어? 직선거리로만 계산을 했네... 분명 구급차로 움직일텐데 그러면 길찾기를 사용하는 어플들의 데이터를 가져와서 적용해보면 되지 않을까 했지만.. 실행에 옮기지는 못했습니다. 그런데 발표시간이 되어 TMAP의 API를 가져와 적용하는 모습을 보고 조금 자극을 받았습니다!!

 

 

👉  1차 AIVLE-DAY - 이재원 강사님

오전에는 AICE Associate  시험을 봤습니다. 정말로 자신있었는데!!! 복습을 그렇게하고 손에도 익었는데....

딥러닝 코드를 치던 중에 시간이 끝나버렸습니다. 사전 연습에서 import를 안해본 저를 후회하는 순간이였습니다.

사소한거 하나 때문에 코드 진행이 안되어,...시간을 잡아먹고... 시간이 부족해 아는것도 다 못쓰다니..

 

그래서인지 시험이 끝나고 아무 생각도 없이 점심도... 입맛없이 먹어버렸습니다. 

BHC 뿌링클 쿠폰이 왔는데도...기쁘지 않았습니다. 차라리 재시험을 바로 보고 싶은 심정이였습니다.

 

그렇게 오후에는 특강으로 자연어 처리와 컴퓨터 비전과 관련하여 이재원 강사님에게 수업을 들었습니다.

사실 전부터 조금 관심있던 질문들이 있었는데 조금 해결된 기분이었습니다.

 

• Chat-GPT가 과연 챗봇인가라는 의문점
• 방대한 데이터와 컴퓨팅 자원을 바탕으로 모델이 충분히 거대해진다.
• 그 결과 일반화 성능만으로도 성능이 뛰어나기 때문에 도메인에 맞는 파인튜닝을 할 필요가 없어질 수도 있다.
• 자연어처리에서 한국어 모델은 사실상 한국어를 쓰는 한국인 외에는 거의 없기 때문에, 유명한 공용어인 영어가 발달속도가 가장 빠를 수 밖에 없다. 추가로 중국어는 더욱이 어렵다는 말씀!!

 

💡 첫번째 핵심: 이제는 현재 가지고있는 데이터와 기술을 어떻게 활용하고 적용하여 효율을 극대화 할것인가!

 

💡 두번째 핵심: 데이터사이언스는 각기 다른 분야가 아니라, 모든 것이 밀접하게 관련되어 적용되는 분야다!

 

강의를 다 듣고... 아 다 같은 맥락에서 내가 하고싶은 분야가 아니라 잘 하는 분야를 찾아야 겠구나라는 것과 다양한 분야의 관심을 두어 도메인을 늘리는게 중요하겠다 라는 생각을 했습니다.