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아이펠 1기

김일구

'통계데이터 인공지능 활용대회' 대상 수상

코딩테스트, 면접 준비를 하며 AI에 입문하는 것도 어려운데, 더구나 AI에 최적화된 교육은 서울권에 가야지만 배울 수 있었죠. 지역에서도 고퀄리티의 AI 교육을 받을 수 있으니까, 아이펠(AIFFEL)을 선택했습니다.
Q. '통계데이터 인공지능 활용 대회'에 대한 소개 간략하게 부탁드립니다.
'하이버트'(HIBERT-데이터의 계층적 속성을 통해 효율적으로 분석하는 특성을 갖는 모델)를 독창적 알고리즘으로 구축하고, 앙상블 방식 채택, 시각화, 활용방안 등에서 높은 평가를 받았습니다. 텍스트 분류(Text Classification)의 주제로 참여한 첫 캐글 대회(Kaggle, 구글 주최 온라인 인공지능 경진 대회)의 경험을 바탕으로 ‘통계데이터 인공지능 활용 대회’에 도전하게 되었습니다.
Q. 팀에서 주로 어떤 역할을 맡았나요?
아이펠(AIFFEL)에서 학습한 TPU(최신 GPU/CPU보다 15~30배 빠르고, 소비전력 1W 당 AI 연산 성능은 30~80배 높음)를 활용하여 8배의 빠른 성능으로 여러 모델을 테스트해 볼 수 있었습니다. 통계청으로부터 제공받은 약 100만 건의 자료에 대해서 정해진 모델에 대한 35회 가량의 모델 실험과 성공적인 결과를 조합하는 앙상블까지의 역할을 담당하였습니다.
Q. 팀 프로젝트에서 가장 중요다고 생각하는 점이 있다면 무엇일까요?
포기하지 않는 열정이 가장 중요합니다. 10번 가량의 유의미한 결과를 찾기 위한 몇 백번의 실험을 진행하는 과정이 험난한데, 지치지 않게 서로 독려하는 팀분위기가 가장 중요하다고 생각합니다. 공급자의 입장이 아닌, 인공지능에 대해서는 잘 모르지만 이 모델을 이용해야하는 수급자의 눈높이에 맞춰 이해하기 쉽게 설명하고, 논리적으로 설득시키는 과정이 중요했습니다. 단어에 대해 학습한 매커니즘에 대한 시각화, 모델을 앙상블한 합리적인 이유와, 한달여 동안 진행한 과제에 대한 설득의 과정을 가장 중요하게 다뤘습니다.
Q. 아이펠(AIFFEL)의 어떤 부분이 도움이 됐나요?
우선 인공지능에 대한 기초 지식을 잘 쌓을 수 있었습니다. 아이펠에서 제공하는 노드가 이해하기 쉽게 구성되어있어, 빠른 학습을 도와줍니다. 또한 바로 응용해서 사용할 수 있도록 실전에 최적화되어있어서 아이펠에서의 학습으로 실전 감각을 키울 수 있었습니다.
Q. 비전공자로서, 커리어 전환까지 인공지능 공부를 시작하게 된 특별한 계기가 있을까요?
10여년 동안 직업 군인으로 안정적인 직장 생활을 해왔습니다. 하지만 새로운 기술이 확장되고 인공지능에 대한 관심도가 높아지면서 ‘안정적인 직장’이라는 것에 대해 재정의를 하게 되었습니다. 지금 30대에도 새로운 분야로의 도전이 두렵기 마련인데, 50대를 그려보니 지금 조금이라도 더 젊고 체력이 있을 때 도전해야겠다 생각했습니다.
Q. 인공지능에 대한 관심이 높아지는 만큼 많은 AI부트캠프가 생겨나고 있죠. 그 중에서도 아이펠(AIFFEL)을 선택한 이유가 있을까요?
비전공자로서 그리고 커리어 전환의 시작부터 코딩테스트, 면접 준비를 하며 인공지능에 바로 입문하는 것에 어려움이 있었습니다. 또 인공지능에 최적화된 교육은 서울권에 가야지만 배울 수 있었는데, 지역에서도 고퀄리티의 교육을 받을 수 있었기에 아이펠을 선택했습니다.
Q. 미리 경험한 선배로서 아이펠을 고민하는 분들 혹은 후배들에게 조언을 남긴다면?
아이펠은 파이썬부터 심화까지 인공지능 전반을 다룹니다. 준비가 안됐다고 생각해도 코드를 직접 따라 치며 실습 위주의 학습으로 진행하기에, 학습 당시에는 모를 수 있지만 저처럼 대회나 프로젝트 경험을 통해 성장하고 있음을 직접적으로 느낄 수 있을 것입니다. 망설이는 시간 자체도 아까워요. 내 환경에 맞게 시작하기 좋은 교육을 선택한 것이 바로 아이펠(AIFFEL)입니다.
Q. 마지막으로, 앞으로 어떤 계획을 가지고 계실까요?
이번 대회의 결과로 스스로에 대한 가능성과 확신을 볼 수 있었습니다. 계속 도전해보고 싶다는 자극제가 되었고, 추후에는 캐글 대회에도 한 번 더 도전해볼 생각입니다. 머신러닝엔지니어로서 다양한 경험의 축적 이후 창업에도 도전해볼 생각입니다.
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