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쓸모 있는 AI 서비스 만들기 - 사전 학습 모델로 빠르게 구현하는 실전 AI 프로젝트 가이드
김경환 지음 / 한빛미디어 / 2024년 7월
평점 :
AI라는 것을 이해하는 데 신경망과 엔트로피
손실함수 계산과 결과물 수정....같은 기본이론을 공부하는 것은 기본이겠지만
또 실제로 만들어보는 것만한게 없는 것 같습니다.
특히 이론적으로 이해가 잘 안되던 부분이 실제로 만들어보고 다시 이론을 봤을 때
오히려 이해가 깊어지는 경우가 있습니다.
저는 실무에서 딥러닝을 주로 이미지 Classification,Detection 두가지로 활용했는데요 이 것의 이론을 이해한다고 여러책을 읽고 또 많이 고민한 적이 있습니다.
그리고 실무에 적용하고 나서 이론 책을 읽었을 때 또 더 와닿는 경험이 있어
이 책을 AI에 처음 접근해보려는 분에게 추천드립니다.
특히 저 처럼 이미지에 국한된 일부 기능만을 사용해본 분에게
LLM의 언어처리,이미지 생성,음성의 자막처리 같은 재미난 분야를
(당장 실무에 쓰일 일이 없다하더라도)
아주 쉽게 접근하게 해주는 게 매력적인 책입니다.
책은 크게 5개 프로젝트로 되어 있는데요
OCR,이미지 세그멘테이션,자연어처리,음성인식,이미지생성
이 큰 다섯개 줄기입니다. 각각의 단어가 익숙치 않아도 책을 읽고나면 전부 이해가 될 것입니다. 광범휘하다는 것을 진입장벽으로 보지 마시고
전체를 더 쉽게 알 수 있는 방법으로 봐보세요
chapter 1 괴발개발 손글씨도 읽어 내는 OCR 서비스
1. 1 OCR 개념과 사례
- 개념 이해
- 활용 사례
1. 2 알아야 하는 기술 키워드
- 인코더-디코더
- 토크나이저
1. 3 서비스 기획하기
- 유스케이스 작성하기
- 애플리케이션 구성 구체화하기
1. 4 모델 선정하기
- 사전 학습 모델의 장점
- 허깅페이스에서 모델 탐색하기
- 모델 선정하기 - TrOCR
- 모델 정보 얻기
- 모델 테스트하기 - 예제 이미지
- 모델 테스트하기 - 임의의 손글씨 이미지
- 모델 사용법 확인하기
1. 5 모델 실행하기
- 실습 환경 설정하기
- TrOCR 모델 실행하기
1. 6 애플리케이션 구현하기
- 환경 설정하기
- 시나리오 최종 확인하기
- 이미지 파일 업로드 UI 구현하기
- TrOCR 추론기 클래스 구현하기
- 추론 기능 구현하기
- 캔버스 UI 구현하기
각 다섯개 프로젝트는 위의 순서에 따르는 데요
실제 실무에서 하는 것처럼 모델 선정하고 시나리오 짜고
그리고 각 순서에 대한 자세한 설명도 있어서 정말 좋습니다.
이렇게 다이어 그램으로 할일을 먼저 정하는 것
많은 엔지니어들이 귀찮거나 잘안다고 해서 패스하는 부분
일하는 순서도 배울 수 있습니다.
그리고 나머지 프로젝트도 위와 같은 순으로 짜여져 있구요
나머지는 아래와 같습니다.
chapter 2 사진 속 알맹이만 쏙쏙, 배경을 제거해 주는 이미지 세그멘테이션 서비스
chapter 3 이슈를 모아서 정리해 주는 챗봇 기반 자연어 처리 서비스
chapter 4 영상 속 대화를 글로 변환해 주는 음성 인식 서비스
chapter 5 간단한 스케치를 고품질 이미지로 만들어 주는 이미지 생성 서비스
AI관련서적을 올해 좀 집중적으로 읽게되었는 데요
최근에 읽은 책중에 제일 마음에 드는 편
선정된 5개 프로젝트가 굉장히 유용한 과제이기 때문에
공부하는 학생은 물론 이제 실무를 시작하려는 분에게도 추천드립니다.
그리고 혹시 코딩에 대한 걱정이 있으신 분은 걱정하실 필요가 없습니다.
오히려 코딩은 간단한 편이고 라인이 많지 않습니다.
이론에 대한 이해와 블락별로 구성
사용되는 외부 리소스들에 대한 이해가 더 중요합니다.
회사에 방화벽을 넘지 못해 저는 퇴근하고 하나하나 구현해봤는데요
퇴근하고 해보기 쉽지 않은데 하나씩 하나씩 하다보면 정말 보는 시야가 넓어지고 재미납니다. 유용한 사이트 정보랑 데이터셋을 어디서 구할 수 있는지도 나와있으니 초보자라면 강력 추천하는 바입니다.