현재 대기업 중심으로 아래와 같은 프로젝트의 개발책임 및 컨설팅을 맡고 있습니다. 현역^^입니다.
더불어, 고려대 대학원에서 인공지능 관련 겸임교수로도 활동하고 있습니다.
저의 목표는 실전에 바로 써먹을 수 있는 현장감 있는 프로그래밍 기술입니다. 앞으로 많은 여러분과 함께 재미난 수업 만들어 나가고 싶습니다.
엔터프라이즈 인공지능 구조 및 서비스 설계
머신러닝 서비스 구현
벡엔드 서비스 개발
클라우드(Azure) Databricks, ETL, Fabric 등 각종 클라우드 환경에서의 데이터베이스 구축 및 서비스 개발
강의
수강평
- 진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.
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질문&답변
강의 자료 및 코드 수령
네, 알겠습니다~ 열공하세요~
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질문&답변
11강 파티션 이해하기 부분이 미완성강의네요
강의 인코딩시 문제가 있었는지 처음 보고 받았습니다.내용 확인해 보니 업로드 강의 인코딩시 에러가 있었던 것 같네요. 뒤늦게라도 이런 오류가 있었는지 확인해 주셔서 고맙습니다. 11강은 재업로드를 하여 조치하였습니다. 현재 인코딩 중으로 확인되니, 곧 강의가 정상적으로 플레이 될 것입니다. 불편을 드려 죄송합니다.
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질문&답변
11강 파티션 이해하기 부분이 미완성강의네요
미완성일 리가 있나요^^인프런 플랫폼 이상일 수 있을 것 같아요. 확인후 조치할 수 있도록 하겠습니다. 많이 불편하시겠지만 외부에서 확인이 즉시 힘든점 양해부탁드립니다.
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질문&답변
질문있습니다.
네^^ 전혀 상관없습니다 열공하세요~
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질문&답변
강의 코드 요청 및 질문
강의에 적용된 모델은 "정상/붕량'을 이진 분류하는 구조로 설계되어 있어, "이 샘플이 이상하다/아니다"를 판단합니다.질문 하신 것처럼 불량영역을 박스(ROI)로 표시하려면, 분류 모델이 아니라,Object Detection(객체 탐지) 모델(예, YOLO, Faster R-CNN 계열)이나Segmentation(분할)기반 불량 영역 탐지 모델(예: U-Net 계열, anomaly segmentation)으로 설계를 바꾸고, 각 불량 영역에 대해 Bounding Box나 마스크 라벨을 다시 구축하는 작업이 필요해요.만약 추가 라벨링 없이 '대략적인 불량 위치'를 보고 싶은 것이라면,현재 분류 모델의 feature map 을 활용한Grad-CAM / Class Activation Map(CAM) 과 같은 기법으로 heatmap 형태의 시각화는 비교적 빠르게 검토가 가능해요. 다만, 이 방식은 정확한 박스 표시라기보다는 '의심 구역 강조'에 가까워요.도움이 되었길 바랍니다. 강의코드는 이메일로 보내드렸습니다. 열공하세요~
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수업 자료 요청입니다
이메일로 메일 한 통 보내주세요~ 바로 보내드리도록 할게요.
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end point 생성 관련 질문드립니다!
"패치 업데이트 강의" 섹션을 추가해서 해당 질문에 대한 대처방법을 올려두었습니다.앞선 답변이 부족하면 영상을 참고하시기 바랍니다. 그럼 열공하세요~
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질문&답변
체험 계정에서는 End-point 생성이 안 되는걸까요?
"패치 업데이트 강의" 섹션을 추가해서 해당 질문에 대한 대처방법을 올려두었습니다.앞선 답변이 부족하면 영상을 참고하시기 바랍니다. 그럼 열공하세요~
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질문&답변
end point 생성 관련 질문드립니다!
원인을 파악했습니다.Databricks 측에서 기존의 legacy serving 을 없애고 새롭게 Mosaic AI Model Serving 으로 정책을 바꾸면서, 사용자의 ML/DL 모델은 물론, LLM 모델들을 한 곳에서 모두 Serverless Model Serving 을 하도록 해 놓았네요.찾아보니, 기존에 serving 으로 올려놓은 모델들이 run_id 가 그대로 살아 있음에도 불구하고 endpoint 를 종전처럼 이용할 수 없게 바꾸어 놓았습니다. 아쉬운 점은 Mosaic AI Model Serving 이 유료라는 점이네요.https://www.databricks.com/product/pricing/model-serving 그렇기에 유료 계정으로 사용하고 있으니 create endpoint 가 동작하지 않을 거예요. pricing 을 확인해 보면 비용은 매우 저렴한 편이라 학습용으로 약간 이용하는 수준이라면 부담은 없을 것으로 보여요. serverless serving 이 특징이다보니, create endpoint 를 누르면 container 레지스트리가 생성되며 REST API로 엔드포인트가 제공되어, 종전보다 훨씬 편하게 모델을 이용할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.
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end point 생성 관련 질문드립니다!
데이터브릭스가 업데이트되면서 발생하는 현상인것 같은데요, 확인해보고 연락드리도록 할게요~
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