낙서한 담벼락

창업을 하고 성공을 하기 위해서는 혼자서는 많은 어려움이 따른다. 그리고 사업을 빠르게 궤도로 올리기 위해서도 동업자를 찾거나 협력자를 구한다. 2021년 3월 사회생활을 하면서 오랫동안 알던 지인에게 비즈니스모델을 설명하고 비전과 전략 그리고 구체적인 실행 방안을 들려주며 파트너로서 함께 하기로 하였고 그 또한 몇몇 지인을 섭위하여 4명으로 인적 구성을 하였다. 구성된 인력은 IT경력 1년차부터, 기획분야까지 다양하였고 비즈니스 모델의 핵심 기술인 인공지능에 대한 지식이 모두 없는터라 매주 관련 스터디를 진행하였다. 다들 의욕적이였고 당시 스타트업의 유행에 힘입어 금방이라도 혁신 서비스를 무장한 앱 런칭을 통해 벤처캐피탈이나 엔젤투자자로 부터 투자를 받을 것이고 그것을 발판삼아 앱이 성공할것 이라는 아..

2020년 10월 중순... 대전 KAIST에서 대국민 공모전 결선을 위해 발표를 마치고 나왔을 무렵 어느덧 늦은 오후를 지나고 있었다. 당시 감리업무를 위해 경주에 머물고 있었던 이유로 감리현장 복귀를 위해 대전역 KTX 플랫폼으로 이동했다. 어둑한 저녁의 무게감과 피곤함으로 플랫폼에 선채 열차를 기다리는 동안, 문득 나의 삶을 살고 싶다는 생각이 들었다. 누군가가 만들어 놓은 프레임에 나를 억지로 끼워 맞춰 넣듯 숨쉴 공간 하나 없이 지난 20년간 직장생활을 하루하루 견디며 살아왔다. 더 이상 이렇게 살 수는 없었다. 나는 기술사로서 학습한 이론을 바탕으로 실무에 적용할 수 있는 역량을 가지고 있지 않은가... 이것을 활용해 스타트업 분야에서 린스타트업이나 디자인씽킹, 애자일을 비롯해서 java, p..

1.머신러닝 모델에서의 Human-in-the-Loop의 개념 가.Human-in-the-Loop 정의 - 머신러닝 학습과정에서 데이터 전처리를 위해 사람이 개입하여 Annotation과 Active Learning을 통해 데이터 라벨링을 수행하는 데이터 전처리 기술 나.Human-in-the-Loop 특징 특징 설명 상호 작용 인간과 기계학습 프로세스의 상호작용을 통해 머신러닝 예측 결과의 정확도 향상 데이터 레이블 Annotation, Active Learning을 통해 라벨링 되지 않은 데이터에 대해 사람이 라벨을 부여 2.머신러닝 모델에서의 Human-in-the-Loop의 개념도 및 기술요소 가. Human-in-the-Loop의 개념도 - 머신러닝 학습모델의 예측결과의 정확도 향상을 위해 데이..

1.인공지능 자연어처리 기술의 개념 정의 개념도 사람이 표현하는 텍스트로부터 의미를 이해하고 테스트에 포함된 정보를 추출 및 분류하여 텍스트를 생성하는 머신러닝 기술 -NLP(Natural Language Processing)은 과학기술정보통신부의 인공지능분야 국가전략 프로젝트인 엑소브레인의 핵심 과제중 하나로 고도화와 산업화 추진 2.주요 기술 유형 유형 특징 설명 워드 클라우드 자연어 시각화 도구 텍스트를 분석하고 빈도수를 카운트하여 시각화하는 기술 N-gram Model Uni-gram, Bi-gram 등 연속적 단어의 출연에 기반한 확률적 계산 언어 모델 기술 토픽 모델링 LDA기법의 확률 분포 활용 단어, 말뭉치로부터 숨겨진 주제를 찾고 키워드별 주제를 묶어 주는 비지도학습 알고리즘 -자연어 처..

인공지능 기술 마인드맵 정리 (기술사 기출문제 중)