학생 창업 속 AI Engineer

24년 3월부터 시작된 Unpeil(주)에서의 활동은 들뜬 마음으로 시작했습니다.

 

한 가지의 목표를 보며 나아가는 사람들.

목표를 달성하기 위해 노력하는 사람들.

과 함께 하는 시간이 기대됐습니다.

 

AI Engineer로 팀에 합류하여 시작된 실험 및 구현 과정에서 재미있는 일도 많았습니다.

 

multi cuda 설정 중, cuda drive를 날려버려 linux를 다시 받기도 했구요..

수백개의 하위 파일로 이루어진 오픈소스 사용 방법을 알기위해 코드 해석에 며칠을 보내기도 하구요..

 

학교 수업에서 이론을 배우며 어떻게 사용할지. 언제 사용할지 잘 모르고 이론을 학습했습니다.

학교에서 이론을 배우며 이렇게 해서 성능 좋은 DL 모델을 만들기 위해 얼마나 많은 리소스가 사용될까?
모델 구축을 처음부터 (몇 개의 layer.. 가중치 초기화, 업데이트 방법 etc.. ) 하게 될 일이 있을까?
오픈소스 코드와 사전학습 모델을 주로 사용하지 않을까?

 

그리고 프로젝트와 실무에서 이론의 중요성을 알 수 있었고, 학교에서 다하지 못했던 이론 학습을 이어서 했습니다.

 

어쩌면 오만했는지도 모르겠습니다.

오픈소스 얼마나 잘 나와있는데, 메뉴얼 참고해서 쓰면 서비스에 녹일 수 있는거 아니야?

 

물론 어느정도 사용할 수 있습니다 . 베이스라인 코드가 작성되어 있는 오픈소스도 많고, GUI로 구성되어 순서를 따라가다 보면 할 수는 있습니다.

2024.11.22 - [TECH/AI] - VSP 소개

2024.11.11 - [TECH/AI] - Introducing DEEPLABCUT

 

하지만 "잘" 하는 것에는 한계가 있습니다. 

오픈소스를 활용하더라도, 어떠한 아키텍처를 기반으로 만들어졌냐에 따라서 제가 집중해야할 포인트가 달라지고, 집중할 점을 알게되면 빠른 파악 속도와 활용, 변형이 가능하게 됩니다.

 

이론을 모른다면 수정조차 할 수 없겠죠. 한계가 생기게 되는 것입니다.

 

오픈소스를 그대로 사용하게 되는 경우는 많지 않습니다. 변형을 해서 우리의 서비스에 맞게 바꿔야 할 필요가 있고, 변형은 이론과 도메인, 경험에 의해서 이루어지기 때문에 아는 것이 중요했습니다.

 

CNN, TRANSFORMER, CLIP, WEIGHT 등 다시 확인한 것도 놓친 정보가 없는지 확인하기 위해서 였습니다.

2024.09.21 - [TECH/AI] - CNN : CV #1

 

그렇게 공부하며 서비스에 기능을 넣어보기도 하고,

필터사진 기능 : https://play.google.com/store/apps/details?id=com.spettrum

SPETTRUM 스펫트럼-AI 온라인 반려동물 스튜디오 - Google Play 앱

 

부스에 참여하여 서비스를 소개하기도 했습니다.

학생 창업 300 BEXCO 부스 운영

 

소개 뿐 아니라, 소비자와 직접 만나 대화를 나누면서 저희 서비스에 대한 수요와 추가 됐으면 하는 기능 등 많은 정보를 얻기도 했습니다. 10~20대 초반 여성들에게 수요가 많음을 알 수 있었으며, 주 타겟 설정과 개선 방안 수립에 도움이 된 경험입니다.

 

다양한 관점과 시선, 폭넓은 사고를 할 수 있게 해준 Unpeil 팀에게 감사의 말씀 전하며 마무리 하겠습니다.