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AI & Ethics

Bias 미국 Northpointe社의 재범가능성(recidivism)을 예측하는 COMPAS는 아래와 같이 인종, 성별에 관해서 편향된 추측을 하는 경향과 법률적 근거가 모호해 폐기된 전례가 있다. ![](/assets/images/AI & Ethics/12702dce-9ede-49d5-86ba-785eb013d5a4-image.png) 개인적인 생각으로 COMPAS는 법적 설득력의 부족과 잘못된 모델 설계의 문제로 인해 발생된 Bias 이슈라고 생각된다. 특정 성별, 인종, 종교에 편향되어
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Full stack ML Engineer

ML Engineer ML/DL을 이해, 연구하고 Product을 만드는 Engineer. ![](/assets/images/Full stack ML Engineer/eb9eb9c1-bc28-40c0-ac2f-ac3c54855c8f-image.png) Researcher와 Engineer의 사이에서 모호한 위치에 있다. 발전속도가 워낙 빨라서 연구와 동시에 Product에 적용할 사례가 많기 때문이다. Full stack Engineer ![](/assets/images/Full stack ML Engineer/cc790f50-9fe5-4605-9946-f9fc4af539f5-image.png) Front-end, Back-end를 모두 개발 가능한 Engineer.
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AI 저작권법

개인적인 연구가 아니라 공개를 목적으로 한 프로젝트에서는 데이터의 저작권과 라이센스를 중요하게 다뤄야한다. ![](/assets/images/AI 저작권법/8c16cf0c-b974-4f93-978c-a26f4f41a926-image.png) 학계에서도 데이터 저작권, 라이센스가 제대로 지켜졌는지 평가하고 있다. https://2021.aclweb.org/ethics/Ethics-review-questions/ 저작권 보호 수준 창작성이 인정받는 수준에서는 저작권이 보호된다. * 판례는 창작성이 인정되지 않아 저작권 보호가 되지 않기 때문에 판례
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부스트캠프 AI Tech 2기 8주차 학습정리

8주차 학습정리 강의 복습 내용 https://velog.io/@naem1023/NLP-헷갈렸던-점들 https://velog.io/@naem1023/Kaggle-tip https://velog.io/@naem1023/AI-model-as-Service서비스-향-AI-모델 https://velog.io/@naem1023/MLOps-정리 과제 수행 과정 / 결과물 정리 대회 준비를 위해 MLOps 관련된 사항들을 미리 조사해보고 테스트해볼 내용들을 미리 수행했다. Github actions * Wandb action을 많이 사용할줄 알았지만, 결과를
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Quant trading / Researcher

Trading * trading: 단기적 * 1초 ~ 3일내에 재거래한다. * Investment: 장기적 Quant trading 말 그대로 Quantative(계량적)인 trading이다. 느낌대로 사는게 아니라 수학, 모델을 활용해 trading을 하는 것. = Automated / system / algorithmic trading * 과거: 파생상품의 가격이 수학적 성질을 가진다고 보고, 수학적 조작을 통해 가격을 이끌어냈다. * 과거의 데이터 사용 안 함 * 최근: 과거 데이터에 접근이
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Kaggle tip

경진대회 플랫폼 * Kaggle * 카카오 아레나: 계열사 전용이라고 한다. * 데이콘: public 대회. Kaggle 스타일이 적용되는 중이라고 한다. Ranking * Ranking system: competition 내의 point로 정해지는 순위 * 팀을 이뤄 출전하면 $\sqrt{N}$빵한다. * Tier system: competition medal 수에 따라 결정 Competition Purpose * Featured * 상업적 대회 * 우승한 모델을 기업에서 쓰는 경우도 있다. * Research * 연구
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AI model as Service

AI model as Researching ![](/assets/images/AI model as Service/b0c684b9-202f-40b7-8a82-eeebc246bbcd-image.png) Imagenet처럼 데이터셋이 명확하고, 이를 해결하기 위한 모델링에 집중한다. AI model as Servicing ![](/assets/images/AI model as Service/0bfb577d-4358-44fe-a2a4-09f16450e819-image.png) 보통의 산업환경에서는 데이터셋 자체가 존재하지 않는 경우가 대부분이다. Software Requirements들만 존재하고 이를 해결하기 위한 도구로써 AI를 요구하는 경우가
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