[KT AIVLE] 12주차 정리(6차 미니프로젝트, 1차 에이블 데이)

0. 개요

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이번주에는 시각지능 딥러닝 학습을 진행하였습니다.

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6차 미니프로젝트(2차)	6차 미니프로젝트(2차)	6차 미니프로젝트(2차)	6차 미니프로젝트(2차)	1차 에이블 데이

2. 6차 미니프로젝트(2차)

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1. 음성 데이터를 활용한 텍스트 변환(STT) 및 요약

1. 음성 데이터를 텍스트로 변환:
   • OpenAI Whisper-1 모델 활용해 음성을 텍스트로 변환.
   • 다양한 음성 데이터를 추가로 수집하고 변환 작업 수행.
   • 실제 데이터를 통해 STT 성능 확인 및 처리 방법 학습.
2. 텍스트 요약 및 키워드 추출:
   • OpenAI GPT-3.5-turbo를 사용한 텍스트 요약.
   • 프롬프트 설계 및 키워드 추출 방식을 익힐 수 있음.
   • 대량의 데이터를 자동화 처리하는 워크플로 설계 학습.

2. 데이터 준비 및 모델 파인튜닝

1. 응급 상황 분류 데이터 준비:
   • 실질적인 데이터를 직접 제작하며 데이터 준비 과정 학습.
   • KTAS 응급등급(1~5) 기준 데이터 생성 및 정제:
     • 키워드 활용, GPT로 데이터를 보완하는 방법 이해.
2. 사전학습 모델 파인튜닝(BERT):
   • 한국어 특화 모델 klue/bert-base 활용.
   • 파인튜닝 시 하이퍼파라미터 조정(학습률, 에폭 등)의 중요성 학습.
   • Hugging Face 라이브러리를 활용한 모델 학습 및 평가 방법 습득:
     • Trainer 활용 및 evaluate로 모델 성능 검증.
3. 모델 저장 및 재사용:
   • 훈련된 모델과 토크나이저 저장 및 로딩 방법 이해.
   • 저장된 모델을 다양한 시나리오에서 활용하는 실무적 방법 학습.

3. 위치 데이터 활용 및 응급실 추천 시스템

1. 위치 기반 데이터 처리:
   • Haversine 공식을 활용해 직선거리 계산 방식 학습.
   • 위치 데이터를 이용한 실질적 문제 해결(응급실 추천).
2. 효율적인 거리 계산 최적화:
   • 필터링 기법(좌표 범위 지정)을 통해 거리 계산 성능을 개선하는 방법 이해.
   • 실시간 추천 시스템의 효율성과 정확성을 높이는 방법 탐구.
3. 외부 API 활용:
   • Naver Maps API를 사용해 도로거리와 소요 시간 계산.
   • API 호출의 기본 구조와 활용법(인증키 관리, 요청-응답 처리) 익히기.
   • 입력 데이터를 활용해 실제 사용 가능한 서비스로 연결하는 기술 학습.

4. 프로젝트 전반적인 학습

1. 데이터 파이프라인 설계:
   • 데이터 수집, 전처리, 분석, 모델링, 결과 저장 및 서비스화 과정을 전체적으로 경험.
   • 실무에서 필요한 데이터 흐름 설계 능력 배양.
2. AI 모델의 응급상황 활용:
   • AI 모델(STT, GPT, BERT)을 응급상황 대응과 같은 현실 문제에 적용하는 기술 이해.
   • 텍스트 처리, 분류 모델, 거리 계산을 결합한 통합 시스템 설계 학습.
3. 고도화 및 확장성:
   • 단순한 직선거리 계산을 넘어 도로거리 계산으로 서비스 고도화 방법 학습.
   • 프로젝트를 단계적으로 확장하며 효율성을 개선하는 방법 이해.

2. 1차 에이블 데이

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코딩테스트 1차

• 총 3문제로 사전에 학습하였던 코딩마스터즈 중급정도의 난이도로 출제된것같은 느낌이였습니다.
• 자바로 200점 이상 달성시 10만원을 얻을 수 있는 기회가 부여됩니다.
• 저는 이번에 200점 이상 달성하여 10만원 획득에 성공하였습니다!!!

18. 느낀점

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단순히 배우는것으로 끝나는것이아니라 다양한 실전과 같은 프로젝트를 진행하면서 실제로 어떻게 현장에 적용할 수 있을지 배울 수 있는점이 좋았던것같습니다. 특히, 이번 6차 프로젝트 같은 경우에는 실제 데이터를 활용하여 프로그램을 만드는것으로 바로 현장에 적용해도 될 정도의 데이터가 학습된것같습니다. 또한, 1차 에이블 데이를 통하여 에이블 스쿨의 반이 넘어가는 시점에서 한번 돌아볼 수 있었던 시간이 될 수 있었던것 같습니다.

19. 실습 코드

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미니프로젝트 6차(2) 실습 코드는 아래 링크에서 확인 가능합니다.
언어지능 딥러닝