패스트캠퍼스 DS 스쿨 15기 딥러닝 프로젝트

저는 일주일의 많은 시간을 패스트캠퍼스에서 데이터사이언스 부분에서 활동을 하는데요. 요즘은 저 스스로 강의보다는 수강생들이 수행하는 프로젝트를 같이 고민하고 호흡하는 느낌을 많이 가지려고 합니다. 아무튼, 비록 배우는 레벨에서 또 막 시작하는 사람들의 레벨에서 진행되기 때문에 다분이 높은 수준은 아닐 수 있지만, 패스트캠퍼스의 데이터사이언스 스쿨은 20 몇주간의 기간동안 무려 5~6개의 프로젝트를 수행하고 발표하고 평가를 받습니다. 그 과정에서 배우는 것이 많다고 생각하거든요.^^. 이제 또 한 기수가 마쳤습니다. 15기. 비록 번호로 네이밍이 되지만, 이번 기수분들도 그들 각각 매우 많은 노력을 기울이며 열심히 수행을 했습니다. 언제나 그렇듯 저는 또 이 분들의 프로젝트를 소개하려고 합니다.

첫 팀은 영상속에서 원하는 특정인물의 얼굴만 놔두고, 그 주변 인물들은 모두 얼굴 부분만 blur 처리를 하는 것이 목표였습니다.

자동으로 주변 인물을 blur 처리해서 여러 편리함을 추구하고 싶었던 거죠. 

대상 영상으로 영화를 잡았습니다. 주인공을 제외하고 나머지 얼굴을 모두 blur 처리하겠다는 원대한 꿈을 ^^ ㅎㅎㅎ

저렇게 인식이 오류가 나기도 하고,

또 잘 되는 곳도 있었지요. 결론적으로 결과가 성공적이진 않았습니다. 그러나 과정을 열심히 수행했고, 목표를 이루기 위해 공부한 분량이 많아던 팀입니다. 특히 딥러닝이 한 번 뭘 정하면 다음 결과를 확인할때까지 적지 않은 시간이 걸리는 특성이 있는 분야라 프로젝트 시간이 부족하기도 했죠. 그런 환경을 생각하면 과정에 대한 이해와 몰입도 등이 훌륭한 팀이었습니다.

이번 팀은 원하는 인테리어 가구를 쉽게 추천해 주는 프로젝트입니다.

원하는게 의자가 아니라 어떤 느낌의 의자라면, 그 느낌을 살려서 추천하는 것이죠.

의자찾기에 멈추지 않고, 유저가 원하는 의자를 어떻게든 찾아보려는 시도~

저렇게 의자들 중에서 유사 의자를 잘 찾기도 합니다.^^

일단, 크롤링으로 데이터를 모으고 라벨링을 하는 과정을 거칩니다. 어찌되었던 의자는 의자, 쇼파는 쇼파라고 알고는 있어야죠^^

그리고 그 속에서 클래스별로 찾아서 그 클래스에서 유사한 종목을 추천하는거죠.

저렇게 잘 찾습니다. 이 팀은 아이디어와 목표이수가 조화로웠던것 같구요. 그 사이에서 유사도라는 부분에 대해 그 성능 평가에 대해 많은 고민을 했던 팀입니다.

이번 팀은 제가 어떨결에 확보했던 CCTV 데이터팀입니다.

해당 CCTV 데이터는 저렇게 여러명에 대해 각각 CCTV 별로 여러 영상 클립을 가지고 있는 데이터인데요.

해당 데이터는 백화점으로 보이는 장소에 대한 영상클립과 야외에 대한 영상 클립이 있습니다.

목표는 한 사람에 대한 CCTV 데이터가 5개 정도 있다면, 적은수의 영상 클립만 학습에 이용하고 나머지 영상 클립에서 그 사람을 찾는 것이죠.

저 사람들을 최소의 영상클립으로 학습하고, 그들이 어디에 있는지를 찾는 주제입니다.

지금 위 화면에 보이듯이 잘 찾고 있습니다. 이번 기수분들도 꽤 광범위한 범위를 짧은 기간 학습하느라 많은 노력을 했어요. 열심인 분들을 만나면 강사로서 나의 한계가 어디인지를 알게되고 항상 겸손한 마음가짐으로 수업을 해야한다는 것을 알게 됩니다. 우리 모두 화이팅입니다. 이 멋진 분들의 역량이 필요하신 기업이 있으시면 연락주세용^^