[WIL] 내일배움캠프 5주차 회고록

벌써 5주가 지나 6주차에 접어들었다.

시간이 무척이나 빨리 지나간 것 같다.

 

4주차에는 유튜버 개발도상국 빵형님의 머신러닝강의를 들었다. 

머신러닝이란 무엇인가, 뭘 할 수 있는가? 

배우면서 구글 colab을 통해서 실습도 해 보았다.

개념을 이해하면 다루기 쉽다는 빵형님의 말에 수긍은 갔다만 따라하기 쉽지 않았다.

왜냐면 코드를 가지고 colab을 돌리긴 쉬웠지만 개념은 이해하기 좀 어려웠기 때문이다.

 

어쨋든 4주차동안 열심히 인강을 들었고,

5주차부터 바로 머신러닝을 이용한 프로젝트에 들어갔다.

 

우리팀이 정한 주제는 '분리수거'.

이름하여 ' 지 구 하 러 갈 래 ? '

분리수거를 통해 지구가 오래오래 살도록 지구를 구하러 가자 이런 뜻이다.

 

캠을 통해 물체를 찍으면 학습을 한 모델이 이게 어떤 분리수거품인지 알려주고,

어떻게 분리수거 하는지 알려주는 서비스이다.

캐글에서 분리수거 데이터셋을 찾고 colab을 이용해서 나름 배운 강의를 활용해서

열심히 코드를 갈아넣고 모델을 만들어 보았다.

 

수천장의 데이터 이미지. 11개의 분류 클래스.

모델을 만들고 나서 '잘 돌아가겠지?' 하면서 기대하고 돌려보았을 때.

나는 분명 플라스틱을 넣고 사진을 찍었는데 왜 종이가 나오지?

왜 박스가 나오지? 하면서 벙쪄 버리고 말았다.

 

수천장의 이미지 데이터를 가지고 이미지 증강 기법을 통해서 트레이닝 데이터셋을 늘리고 학습을 시켰지만,

생각보다는 높지 않은 정확도와 낮지 않은 로스값을 가지고 있어서 살펴보니 사용한 데이터셋이

분리수거에 사용하기에는 부족한 양이며 매우 비슷한 이미지들의 반복이기 때문이라는 것을 알게 되었다.

그로인해 학습을 시키는데 데이터셋이 무척 중요하다 라는 사실을 다시 한번 상기하게 되었다.

 

일주일동안 팀 프로젝트를 하면서 힘들었지만 재밌었고, 팀원들 모두 자기가 맡은 부분을 끝까지

잘 완수해주어서 프로젝트를 완성하는데까지 큰 어려움 없이 잘 마칠 수 있었던 것 같다.