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어느덧 벌써 논문을 준비해야 하는 시간이 됐다. 아직 배운것도 얼마 없고, 할줄 아는것도 없는데... 사람은 닥쳐야 뭐든 하고, 하면서 배우는게 많다고 믿는다.

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이번학기 지도교수님의 추천으로 XAI 에 대해 공부했다. 딥러닝이 갖는 블랙박스를 들여다 보는 기법의 내용이었다. 딥러닝의 과정 자체는 굉장히 단순하다. 하지만 수만, 수십만, 그 이상의 파라미터들을 곱하고 계산하는 과정의 숫자가 너무 복잡하고 많아 사람이 보고 이해하기가 어렵다. 이를 이해할 수 있을 정도로 시각화 하는 것이 XAI의 기법 중 하나다.

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데이타셋은 아직 미정이지만, 캐글에서 가져와 사용해볼까 한다. 다행히 데이터셋 라이센스가 허용 가능하다. 회사에서 데이터셋을 마련하기도 쉽지 않고 깜냥도 안되는것 같다.

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이미지 데이터셋을 가져와 분류하는 모델을 만들고, 왜 그렇게 분류했는지를 살펴보는 연구과정을 기록하려 한다. 모델이 어느 부분을 집중적으로 보고 분류 했는지를 살피면 좋은 모델을 만들기 위해 인풋 이미지를 어떻게 정제해야 할지를 결정할 수 있을 것이다.

 

2.5개월. 짧게만 느껴지는 기간이지만, 부지런히 써보자. 많은 돈과 시간을 쓴, 그리고 가족들의 배려가 깃든 시간을 의미있게 만드는 결과물이 될 수 있도록!