전체 글 (11) 썸네일형 리스트형 3년 차에 접어들면서 3년차에 들어서면서 드는 생각 MOMO, 글쓴이는 3년 차, embedded AI model 개발자다. 이제 이 분야가 어떻게 돌아가는지가 아주 조금은 보인다. 우선 간략하게 정리해보자면, 돈 벌 방법이 안보인다. 즉, 생성형 AI가 아닌 edge device에서 무엇인가를 하기 위해서 방향성이라는 것을 잡아야 하는데, 그 방향성을 잡기가 쉽지 않다. 왜 방향성을 잡기가 쉽지 않냐하면 기술만으로는 가치를 창출하기 쉽지 않기 때문이다. 좀 더 풀어서 설명해 보자면 이런 거다. computer vision ai를 적용한다는 것은 카메라에 sensing 기술이 확장됨 그 이상도 그 이하도 아니다. 그 센싱된 정보를 어떻게 활용할 것인가에 대한 답이 나와야 하는 데, 그게 없기 때문에 방향성을 잡기가 쉽지 않다.. embedded AI model 개발자에 대한 개인적 생각 embedded AI model 개발자 2년차다. 요즘 들어 고민이 많다. 그 고민들을 하나씩 적어 보고자 한다. 누가 읽으란 것도 아니고 개인적인 생각일 뿐이다. 장점은? 많은 edge device를 다룰 수 있다. 가장 일반적인 Nvidia 보드들부터, Ti, Qualcom, Amballera 등 다양한 보드를 다룰 수 있다는 게 가장 큰 장점 아닐까? 보드들 가격은 생각 외로 비싸다. Amballera 보드 같은 경우는 가격을 떠나 개인이 다루지도 못한다. 그리고 AI 연산자들에 대해 깊은 이해를 할 수 있다는 정도가 장점인 것 같다. 모델을 양자화, 경량화, 최적화 하려면 진짜 별짓을 다해야하니까.. 그리고 잘은 모르겠다만 앞으로 더 많은 분야에 쓰이게 될 거다. 가전에는 모두 ai 모델이 가능한.. [ computer vision AI ] focal loss 파헤치기 2 ( feat. Balanced Cross Entropy , focal loss ) 논문 원문 : https://arxiv.org/abs/1708.02002 저번 글에 이어 local loss에 대해 시작해보려합니다. 지난번 글은 아래 글을 참고해주세요 2023.01.04 - [visioin_ai이론] - [ computer vision AI ] focal loss 파헤치기 1 ( feat. loss function , information, entropy, cross entropy ) Balanced Cross Entropy Balanced Cross Entropy 식은 아래와 같아요 해당 식은 논문 원문에서 가져온 식이랍니다. 잠깐 복습하고 넘어갈까요? p_t는 어떤 사건이 일어날 확률이었고, -log(p_t) 는 정보량을 의미했죠. 그런데 저번에 다뤘던 cross entropy와는.. 이전 1 2 3 4 다음
