빅웨이브에이아이 기술블로그

안녕하세요! 빅웨이브에이아이의 박정환입니다. 지난 포스팅에서는 메타 러닝에 대해서 소개드렸습니다. 여러분들은 오징어게임을 보셨나요? 저는 얼마 전에 처음 보고 하루만에 완주 해버렸답니다. 오징어 게임은 현실의 삶이 힘든 사람들이 목숨을 건 게임을 통해서 최종 우승자는 456억을 얻을 수 있다는 내용의 드라마입니다. 삶의 가치와 돈에 대한 철학적인 메시지, 참신한 스토리 구성이 굉장히 흥미로웠습니다. 재밌게 보고 있는 와중 제가 알고있는 인공지능 기술이 등장하여 더욱 재밌었는데요, 오늘은 이 인공지능 기술에 대해서 소개드리고자 합니다. 인공지능에 관심있으신 분들은 벌써 눈치채셨을지 모르겠습니다! 어떤 장면에서 무슨 알고리즘이 적용되었는지 궁금하시죠? 위의 사진은 무궁화 꽃이 피었습니다 게임에서 술래 로봇이..

안녕하세요! 빅웨이브에이아이의 박정환입니다. 지난 포스팅 글은 딥러닝에 대해서 쉽고 간단하게 알아보았었는데요 ! 이번 포스팅의 주제는 딥러닝 세계에서 떠오르는 학습 방법인 '메타 러닝(Meta learning)'에 대해서 알아보도록 하겠습니다. '메타'라는 단어는 한 차원 위의 개념적 용어로 대상의 전반적인 특성을 반영합니다. 그래서 메타 러닝은 데이터의 패턴을 정해진 프로세스로 학습하는 것이 아니라, 데이터의 특성에 맞춰서 모델 네트워크의 구조를 변화시키면서 학습합니다. 배우는 방법을 배우는 것이죠(Learning to learn). 메타 러닝은 범위가 굉장히 광범위 합니다. 최근에는 하이퍼파라미터 최적화, 자동 신경망 네트워크 설계 등으로 가장 많이 활용되고 있습니다. 자사의 데이터 분석 솔루션인 '..

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..