오픈형 멘토링: AI/ML - 김도운 멘토 #우아콘2024 #우아한형제들
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AI 핵심 요약
김도운 멘토는 로봇 컴퓨터 비전 모델을 실제 환경에 배포할 때 서버 추론보다 엣지 디바이스의 실시간 추론이 중요한 이유를 설명했습니다. 로봇은 다운스트림 플래닝 모듈까지 정해진 시간 안에 결과를 받아야 하므로, 추론 시간을 기준으로 모델을 고른 뒤 그 제약을 넘지 않는 범위에서 정확도를 높인다고 했습니다. 최신 트랜스포머 모델 대신 안정성과 엔지니어링 성숙도가 높은 모델을 쓰고, 양자화와 데이터 특성에 맞춘 증강·클래스 설계로 최적화할 수 있다고 소개했습니다. 커리어 측면에서는 ML만 좇기보다 도메인 지식을 함께 쌓고, 실제 문제를 깊이 해결한 경험이 경쟁력이 된다고 조언했습니다.
- 로봇의 실시간 인지에서는 추론 지연이 하드 제약이므로, 이를 만족하는 기준 모델을 먼저 정한 뒤 정확도를 개선하세요.
- 최신 아키텍처가 항상 실무에 적합한 것은 아닙니다. 성능뿐 아니라 지연 시간, 안정성, 엔지니어링 성숙도를 함께 따져야 합니다.
- 양자화로 추론을 최적화하고, 데이터 불균형은 클래스 정의나 데이터 특성에 맞춘 증강으로 다룰 수 있습니다.
- ML 역량에 도메인 지식을 더하고, 한 주제를 깊게 파며 실제 현업 문제를 해결한 경험을 쌓으세요.
소개
[WOOWACON2024 세션 다시보기] 👉 세션 설명 ㅤ 우아한형제들 멘토와 함께한 멘토링 세션입니다. ㅤ 👉 멘토 소개ㅤ 김도운, 데이터사이언스그룹/컴퓨터비전 및 머신러닝
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