빅웨이브에이아이 기술블로그

시작 안녕하세요! 빅웨이브에이아이 이현상입니다. 지난 포스트에서 ViT-G/14에 대해서 소개드렸죠? 구글에서는 최근 TFT, TabNet, ViT 등 다양한 분야에서 트랜스포머 기법을 응용하여 우수한 성능을 달성하고 있습니다. 그런데 대표적인 SOTA 알고리즘 소개 사이트인 'paperwithcode'의 이미지 분류 분야를 보면 파라미터 수가 참 어마어마하죠? ImageNet 벤치마크 상위 4개 알고리즘은 모두 파라미터 개수가 1,000M(10억개)이 넘습니다! 파라미터 수가 10억개를 넘는 모델을 개인이 활용하거나 모바일 기기에 탑재하기에는 어려움이 있습니다. 그래서 딥러닝 모델을 실용적으로 활용하기 위한 효율적인 경량화도 딥러닝 분야에서 굉장히 중요한 요소 중 하나입니다. Andrew Howard,..

안녕하세요! 빅웨이브에이아이의 박정환입니다. 저는 항상 교육자료를 만들면서 어떻게 해야 더 쉽게 딥러닝을 소개할지 고민하는데요, 그 과정에서 만들어진 자료들을 바탕으로 최대한 쉽게 딥러닝을 알려드리고자 합니다! 딥러닝을 알기 위해서는 기반 기술인 인공지능과 머신러닝이 무엇인지부터 알아야 합니다. 지난 포스팅(디지털 헬스케어)에서도 한번 소개를 드렸죠? 인공지능 디지털 헬스케어, AI가 지켜주는 우리의 건강! 안녕하세요! 빅웨이브에이아이의 박정환입니다. 전 세계적으로 심각한 고령화 추세와 급등하는 의료비 부담에 대한 국가적 대응이 시급한 상황입니다. 디지털 헬스케어 산업은 예방, 개인맞춤 bigwaveai.tistory.com 딥러닝 개념 인공지능이란 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 논증능력, 자연..

안녕하세요! 빅웨이브에이아이의 박정환입니다. 이번 포스팅 글은 저희 빅웨이브에이아이에서 개발한 데이터 분석 솔루션 BADA(Bigwave AI Data Analytics)를 소개하겠습니다. 기존 데이터 분석 솔루션은 데이터 분석에 대한 지식과 전문적 인력이 없어도 자체적으로 분석을 수행할 수 있도록 여러 기능을 제공하고 있습니다. 하지만 기존 솔루션들이 가지고 있는 문제점이 있었고, 저희는 이런 부분들을 보완하고 차별화 요소를 넣어 BADA 시제품 개발을 완료했습니다. 그럼 문제 인식을 어떻게 하게 되었는지부터 알려드리도록 하겠습니다! 중소기업/기관에서의 빅데이터 분석 도입의 어려움 빅데이터 분석 시스템을 도입하고 싶은 기업은 많지만 인프라 구축에는 큰 비용과 전문 인력이 필요합니다. (통계청 기준 ->..

안녕하세요! 빅웨이브에이아이의 박정환입니다. 지난 SOTA 알고리즘 포스팅 글은 정형 데이터 분석 분야의 TabNet에 대해서 알아보았는데요, 이번 시간에는 이미지 분류 분야의 SOTA 알고리즘인 ViT(Vision Transformer)-G/14에 대해서 알아보도록 하겠습니다! Key Idea 트랜스포머(Transformer)란 멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention) 기법이 적용된 인코더 디코더 구조의 모델을 의미합니다. ViT 모델은 트랜스포머 방법론을 이미지 분석 분야에 적용한 것입니다. ViT는 이미지를 고정된 사이즈로 분할하여 선형으로 모델에 입력한 후 포지션 임베딩 및 벡터 시퀀스를 모델의 인코더에 입력합니다. 분류 Task를 위해 추가적으로 클래스 토큰을 시퀀스에 추가하는 방..

안녕하세요 ! 빅웨이브에이아이의 박정환입니다. 지난 포스팅글은 정형 데이터 분석 분야의 SOTA 알고리즘인 TabNet에 대해서 알아보았었는데요~ 이번 포스팅글은 모델 서빙을 훨씬 쉽게 ! 훨씬 간단하게 ! 도와주는 BentoML에 대해서 알아보도록 하겠습니다 ! Serving BentoML을 알기 전, 모델 서빙이 무엇인지부터 알아보도록 하겠습니다. 서빙(Serving)이란, 개발된 모델을 서빙 하는 것, 맛있는 음식을 손님에게 서빙해주는 것이라고 생각하면 되겠습니다 ! 이 서빙의 방식으로는 Batch, Online, Edge(Mobile)으로 나뉘어져 있는데요, Serving 시 의존성 관리를 중요하게 취급되기 때문에 Docker나 쿠버네티스를 기반으로 합니다. 그럼, Batch Serving이 뭔지..

안녕하세요! 빅웨이브에이아이의 박정환입니다. 지난 SOTA 알고리즘 포스팅 글은 이상치 탐지 분야의 PANDA, DEVNET, GAN, OCNN에 대해서 알아보았었는데요~ 이번 시간에는 정형 데이터 분석 분야의 SOTA 알고리즘인 TabNet에 대해서 알아보도록 하겠습니다! Key Idea 딥러닝이 발전의 발전을 거듭하고 있다고 해도, 이상하리만큼 정형 데이터쪽에서는 힘을 쓰지 못하고 있어왔습니다. 오히려, 정형 데이터는 기존 통계적 기법들이 우수한 성능을 보여주고 있었죠. 그러나, 딥러닝쪽에서도 어깨를 펼 새로운 모델이 등장했습니다 ! ! Google Cloud AI의 Sercan님과 Tomas님이 제안한 이 모델은 트리 룰에 기반하는 gradient boosting과 신경망 모델 구조의 장점을 모두 ..

안녕하세요! 빅웨이브에이아이의 박정환입니다. 지난 SOTA 알고리즘 포스팅 글은 시계열 분석 분야의 TFT(Temporal Fusion Transformer)에 대해서 알아보았었는데요~ 이번 시간에는 이상치 탐지 분야의 SOTA 알고리즘인 PANDA, DEVNET, GAN, OCNN에 대해서 알아보도록 하겠습니다! Key Idea 자 먼저, Anomaly detection이 무엇인지부터 알아보겠습니다! Anomaly detection이란, 주어진 sample에 대한 정상 여부를 판별하기 위한 알고리즘입니다. 예를 들어, 신용카드 사기 여부나, 침입 탐지, 의료 진단, 자율 자동차 주행 등과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있으며, 특히 제조업에서의 장비 및 불량 제품 탐지와 같은 중요한 문제를 해결할 수..

안녕하세요! 빅웨이브에이아이의 이현상입니다. 인공지능 분야에서는 특정 분야에 대해 가장 높은 성능을 달성한 모델을 SOTA 알고리즘이라고 부르기도 합니다. 즉, 모델 성능이 예술의 경지에 도달했다고 할 만큼 좋은 성능을 가지고 있는 모델이라는 것입니다. AI 분야는 최신 SOTA 기술을 활용하는 것이 모델의 성능에 영향을 미치기 때문에 아주 중요한 요소가 됩니다. 읽어주시는 분들에게 더욱 유용한 정보를 드리고자 "SOTA 알고리즘 리뷰" 시리즈를 포스트할 계획입니다. 오늘은 시계열 분석 분야의 SOTA(State Of The Art) 알고리즘인 TFT(Temporal Fusion Transformer)에 대해서 알아보겠습니다. 핵심 아이디어 위주로 간단하게 설명 드리겠습니다. Key Idea 2019년 ..

안녕하세요! 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이현상입니다. 지난 포스트에서는 차별 및 혐오 표현 탐지 솔루션에 대해서 소개드렸습니다. 이번에는 새로운 주제로 고객 등급을 과학적인 방법으로 분할하고 딥러닝 기술을 활용하여 고객 이탈을 방지할 수 있는 시스템에 대해서 소개드리겠습니다. 본 주제는 2020 AI Championship 위메프 부문 "고객 세부 등급화와 등급 변화 감지를 통한 맞춤 홍보 서비스 제공 AI"에서 2위를 수상했다는 점 미리 말씀드립니다. 2020 AI Championship 2020 AI Championship은 위메프, 네이버, 한국타이어 등 8개의 대기업이 다양한 인공지능 관련 주제를 가지고 경연하는 대회였습니다. 여타의 AI 경진대회와 다르게, 2020 AI Championship..

안녕하세요! 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이현상입니다. 지난 포스트에서는 2020 인공지능 온라인 경진대회의 악성 댓글 분류 task에 대해서 다뤘습니다. 이번에는 이 악성 댓글 분류 기술의 범위를 조금 더 확장하여 범용적인 차별 및 혐오 표현 탐지를 위한 시스템을 소개드리겠습니다. 2020 인공지능 온라인 경진대회의 목적은 인공지능 분야에서 기술이 우수한 기업들을 선정하여 인공지능 관련 사업화를 하는 것입니다. 경진대회를 통해 30개의 우수 기업을 선정하여 사업화를 진행하는데 감사하게도 빅웨이브팀이 선정되어 사업화를 하게 되었습니다. 여기서 빅웨이브에이아이 법인이 설립되게 되었습니다. 빅웨이브 팀의 사업화 주제는 "인공지능 기반 차별 및 혐오 탐지 시스템 개발" 입니다. 데이터베이스 구축 인터넷 뉴스 ..