[AI 부트캠프] DAY 140 - 파이널 프로젝트 31

[오늘의 일지]

프로젝트 - 프로젝트 최종 리뷰

[상세 내용]

프로젝트 최종 리뷰

- 이제 내일이면 한 달이 넘는 기간의 기업 연계 프로젝트가 마무리되는 날이면서 7개월 동안 이어졌던 AI 부트캠프도 마무리되는 날입니다. 오늘은 마지막 프로젝트 기간 과정에서 느꼈던 부분에 대해서 최종적으로 리뷰를 해보도록 하겠습니다.

 

허무하게 흘러갔던 기간

- 사실 이번 기업 연계 프로젝트는 중간중간 여러 가지 이유로 빠르게 진행되지 못하고 지체되는 기간이 꽤나 길었습니다. 그 원인이 프로그래밍적으로 능력이 부족하거나 전문 지식이 적어서 그랬다면 아쉬운 부분도 덜 있었겠지만 자체적으로는 해결하기 힘들었던 작업 환경의 부재 때분에 발생한 것이라 아쉬움이 더 크게 남았습니다. 특히 마지막 데모 페이지를 만들고 나서 느꼈던 부분은 좀 더 좋은 학습 결과나 더 제대로 된 데이터가 구축이 되어 있었다면 이번 프로젝트의 최종 서비스의 완성도가 정말 좋았을 수도 있었겠다는 것입니다.

 

유연성 있는 해결책

- 위에서 언급한 것처럼 작업 환경이 좋지 못해서 발생한 상황에 다른 사람은 잘 모르겠지만 저는 어떻게든 주어진 환경에서 최대한 작업을 이어나가려고 노력을 많이 했습니다. 예를 들면 제 로컬 환경에 맞게 데이터 자체를 줄여서 소규모로 최대한 진행을 시켜놓고 다시 좋은 환경이 주워졌을 때 바로바로 연결성 있게 작업을 이어나갈 수 있도록 했습니다. 이런 부분에서는 그래도 많은 경험을 했다고 생각합니다.

 

소통의 중요성

- 프로젝트 기간 동안 저희 팀원들끼리는 미팅을 자주 하면서 대화도 많이 하고 어느 정도 소통의 측면에서는 부족함이 없이 진행했다고 생각합니다. 다만 기업과의 소통에 있어서는 질문에 대한 답변이나 리소스 요청에 대한 응답이 조금씩 지연되는 경향이 있어서 아쉬웠습니다. 

 

얻어가는 부분

- 여러 가지 어려운 부분도 있었지만 제가 이번 프로젝트를 하면서 얻어가는 부분은 ML Oops적인 측면에서 개념적으로 어느 정도 이해할 수 있었던 것입니다. 중간 과정이 어찌 되었든 부분적으로는 ML Oops적인 것을 경험했다고 생각합니다. 특히 마지막 데모 페이지를 만들었던 부분에서 실제로 상용화를 위해서 모델을 배포하는 느낌을 받았기 때문입니다.

 

프로젝트 최종 소감

- 중간에 어려웠던 상황은 많았지만 여러 가지 부분에서 좋은 경험이 되었다고 말하고 싶습니다. 특히 대용량 데이터를 다룰 때는 충분한 리소스가 뒷받침되지 않는 다면 좋은 결과를 얻을 수 없다는 것을 알게 되었습니다. 그리고 다 지나고 나서 느낀 거지만 모델 학습을 위해서 너무 불균형한 데이터나 한 클래스에 너무 과도하게 많은 데이터는 크게 도움이 되지 않는다는 것을 느꼈습니다. 만약 충분한 기간이 주워져서 다시 이 프로젝트를 진행한다면 데이터를 처음부터 선별해서 균형을 맞춰주고 애매한 데이터는 제거해 주는 과정을 추가해서 불필요한 데이터는 제거하고 시작하면 어떨까라는 생각도 해봤습니다. 그렇게 했다면 리소스 측면에서도 부담이 조금 덜 했을 거라는 판단도 했습니다.

 

[마무리]

 오늘은 프로젝트 기간 동안 느꼈던 부분을 정리해 보았습니다. 이제는 정말로 내일이면 모든 과정이 마무리됩니다. 그래서 내일은 이번 부트캠프 기간 동안 느끼고 경험했던 것들을 최종적으로 정리해 보고 회고해 보면 좋을 거 같습니다.