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Day23 (2022/02/16)

노트

Service Oriented AI Development Process

Data Collection

• 데이터셋의 종류 설정
  • 도메인 정의: 고등학교 교육과정 범위의 수식
  • 표현 형태 정의: 인쇄된 수식과 손글씨
  • 표현 상태 정의
    • 내용: 수정 테이프, 형광펜, 취소선
    • 배경: 종이의 질감, 그림자, 잘림, 접힘, 구겨짐, 회전
    • 이미지 하나에 여러 개의 수식이 포함된 경우
• 데이터셋의 종류별 수량 설정

Modeling

• 모델의 정답 요구사항 설정
  • 영역 검출
    • 직사각형: 좌표 2개
    • 직사각형과 회전 각도
    • 사각형: 좌표 4개
  • 출력 형태
    • 좌표
    • 마스킹한 입력 이미지
• 모델의 기술적 요구사항 설정
  • QPS
  • Accuracy
  • Serving requirements
    • Local or cloud
    • Device specifications

Testing

• Offline
  • Filtering model candidates
  • Final model selection
• Online
  • Automatic service senario evaluation
• After deployment
  • Voice of customer

Source of Bias

• Target definition
• Data labeling
• Data collection
  • Underrepresentation
  • Overrepresentation
• Feature selection
  • Unintentional redlining
  • Intentional result masking

일지

Daily scrum (10:00-10:10)

강의 영상 수강 (10:10-12:00)

• [강의] AI Service Development Basics
  • Service Oriented AI Development

강의 영상 수강 (13:00-15:00)

• [강의] AI Service Development Basics
  • AI Ethics

Special lecture (15:00-16:00)

• 개발자 취업 관련 이야기

Peer session (16:00-17:00)

• Data structure 면접 질문 이야기
• 다음 peer session 준비
  • 금요일까지 statistics 면접 질문 공부해 오기

Daily report 작성 (17:00-19:00)