HCD1 인공지능, 성능만이 문제가 아니다 들어가는 글딥러닝을 공부를 처음 하게 되면 모델 구현, 데이터 전처리 등의 코드 구현을 먼저 연습하고, 익숙해지기 위해 여러가지 대회나 벤치마크 데이터셋으로 성능을 높이는 연습을 하게 됩니다. 여기서 성능을 평가하는 기준은 각 task에 맞춰서 가장 간단하게는 loss, 정확도 등의 지표를 사용하게 될겁니다. 하지만 실제 프로젝트를 하거나 업무에 적용하려고 한다면, 단순히 점수를 높이는 것 이상의 고민이 필요합니다. 만약 여러분이 이미지의 위조 여부를 판별하는 인공지능을 만든다고 생각해 봅시다. 만약 대회라면 주어진 테스트셋의 이미지들에 대해서 얼마나 높은 정확도를 달성하는지에 대해서만 고려하면 됩니다. 하지만 이를 실제 서비스로 제공한다면 다릅니다. 아래의 질문에 대해서 생각해 볼게요.'위조 이미지를 .. 2025. 1. 8. 이전 1 다음
