러닝머신 말고 머신러닝 hello to ML&AI

출처:festa.io

 

오늘은 삼성동 부근에 위치한 Google for Startups Campus Seoul 에서 머신러닝에 대한 이야기를 듣고 왔습니다.
저는 직장인으로 ML에 관심이 있어서 봤지만, 참가한 사람들은 대학생들이 많았습니다.

(저도 취업을 늦게 했다면 아직 취준생or 대학생이었겠지만...) 

뭐 늘상 그렇듯 제가 느꼈던 점들을 한번 주저리 읊어볼게요. 

우선 입장, GDG 캠퍼스 라는 장소가 있다는 것을 처음 알았습니다.
카페도 있고 모임도 많더라구요
( GDG: Google Developer Group , 정확히는 모르지만, 구글의 기술을 사랑하고 애용하는 사람들의 모임, 구글 직원아니어도 됨.. ㅋㅋ)

GDG에서는 많은 모임들을 진행 중이에요 
여기 건물에서도 마찬가지로...

일단, 입장을 하면 이런 다과와 커피, 스티커 물을 제공해 줬습니다 (냠냠,)

(왼) 모임장소 (우) 다과

Schedule

(1:00 - 1:20) 등록 및 입장

[KEYNOTE]

(1:30 - 1:45)
머신러닝 똑똑하게 공부하기 : 문서 읽기와 커뮤니티 참여
김지은 (데잇걸즈)

[SESSION]

(2:00 - 2:30)
얇고 넓은 AutoML 이야기 
강재욱 (Google Developer Experts - Machine Learning) *****

(2:40 - 3:05)
두서없는 고등학생 개발자의 인공지능 탐험기
지영채 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학부) ****

(3:20 - 3:50)
Deep learning, 데이터 수집부터 서비스까지: 코클리어닷에이아이의 예를 중심으로
정일영 (Cochlear.ai  Co-Founder & Researcher Scientist)

(4:00 - 4:25)
그림으로 딥러닝 부시기
최현영 (GameEye)  *****

(4:40 - 5:05)
AI 로봇은 인간이 될수 있을까
양서연 (LG Electronics Robotics Reasearcher)

(5:20 - 5:50)
ART Lab: 꼭 대학원에 가야 머신러닝 할 수 있나요?
엄태웅 (ART Lab) *********

유익함, 인상깊었음.  

 

Key note

공부를 할때는 수단 / 목적 명확히  => ex) ML공부? ML(목적) 파이썬(수단) 

커뮤니티를 잘 이용하기 위해 할 것들

1. 스스로 답을 찾아볼 것
     "물고기를 잡아 달라가 아닌, 물고기 잡는 방법을 물어라"
ex) 개강 날짜가 언제에요 ? X , 개강 날짜를 어디에서 볼 수 있을까요? O (스스로 해결 하려는 노오오오력!)
2. 메너(이메일, 메세지는 정중히!)
3. Give & Take
     내가 어떤 점을 도울 수 있을까? 받은만큼 돌려주자.! 마인드 셋

 

얇고 넓은 AutoML 이야기 

"What AutoML?" 구글 AutoML

AutoML ? 비전문가가 ML을 다룰수 있도록 파이프라인 자동화 하는 것 
AutoML 키워드 
   AutoFE(Feature Rngineering) : 모델의 성능을 개선하는 가장 확실한 방법
   HPO(Hyperparameter Optimization) 
   NAS (Network Architecture Search) : Network Architecture Search

 

두서없는 고등학생 개발자의 인공지능 탐험기

인간처럼 인공지능을 구현해보고 싶은 지영채님

만들었던 프로젝트 발표 및 과정 설명

지영채 군은 발표를 정말 잘했습니다.
목소리 톤이나 여러가지로 대학교 1학년이라는 생각이 안들정도로...
자신의 프로젝트에 대해 발표를 해주었는데
프로젝트를 하고 Tip을 중심으로 정리 해봤습니다.

1. 깡
2. 구글과 페이스북!

만능 구글!

 

그림으로 딥러닝 부시기

딥러닝?
 머신러닝의 일부(패턴, 추론등으로 명시하지 않은 작업을 해결하는 알고리즘), 
 지도 학습(문제 - 답 이 존재), 비지도 학습(문제 => 분류) 으로 학습 가능
 여러 단계의 프로세싱 레이어 존재

딥러닝 알고리즘
 CNN  RNN  AutoEncoder 

CNN

 

 

ART Lab: 꼭 대학원에 가야 머신러닝 할 수 있나요?( 진.주. : 누구나 나댈 가치가 있다 )

페이스북  : 대학원생 때 알았더라면 좋았을 이야기들 (책)
유튜브 : terry taewoong um
글 : 쉽게 풀어쓴 딥 러닝의 거의 모든 것

 

 

 

 

제가 느낀 이번 모임은 머신러닝에 대해 살짝 발을 담근 사람들이 ,
ML을 배우는 초기에 사람들이 가기 좋았던 모임 같았습니다.
내용이 가벼우면서도 한편으로는 심도 있던 내용들도 많았습니다.

(강연자분들 모두 스펙이 장난이 아니었습니다. ㅋㅋㅋ)
강재욱 님과 최현영 님의
강연은 ML에 대한 전반적인 이해와 접근할 수 있게 쉽게 다가갈 수 있었던 강연이었습니다.

저는 엄태웅 님의 강연을 인상깊게 보았는데요, 
서울대 출신에 외국으로 유학도 가셨고 아직 박사학위를 받지는 않았지만 
박사학위를 목표로 하고 계십니다. 블로그와 유튜브를 운영하고 있고
전문 지식 - ML배우는 사람들 중간역할?을 하는 사명을 가지고 있습니다.

Q&A 시간 중에 "이미 많은 좋은 자료가 있는데, 내가 쓰는게 의미가 있나?" 하는 질문이 있었는데, 정말 공감 가면서도 저분이 이렇게 했구나 생각을 하게 되었습니다. 답변입니다.

"인정에 중점을 두지말고,
나는 즐거우면서도 남들이 봤을때 많은 것을 했다라는 것을 생각하면서 나에 초점을 맞추세요.누구나 다 열심히 합니다. 새로운 것을 하지말고 지금의 있는 것을 꾸준히 하다보면 언젠가 그 base를 알아주는 때가 옵니다. 한번에 뭔가 이루겠다 하지말고 꾸준히 하려고 하세요."

무엇보다 중요한 키워드 # 꾸준함 # 흥미, 내가 좋아하는 것 

글을 쓰며 느끼는 거지만 ,
블로그에 많은 글을 담고 싶지만 시간상,
여러가지 여건상 아쉬운 부분입니다. ㅎㅎ