인공지능 A+ 레포트(스마트폰으로 음식물을 촬영하여 음식의 종류와 섭취한 칼로리를 분석하는 앱을 개발하려고 한다. 1) 일반적인 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차에 대하여 설명하고 2) 위의 앱을 만들 때 고려해야 할 사항에 대하여 본인의 의견을 기술하시오.)

목차

1. 음식 분류기
가. 데이터셋을 수집
나. Baseline Model 활용 및 훈련

2. 음식 검출기
가. 데이터셋을 수집
나. 모델을 채택한 뒤 훈련

3. 고려해야 할 사항

참고문헌

본문내용

(1) TTA : TTA는 서로 다른 어그먼테이션 기법을 적용한 추론 데이터를 훈련 데이터, 검증 데이터로 학습을 마친 최종 모델에 입력하는 방식으로서 성능을 향상시킨다. 이는 원본에서 변형된 이미지에 평가를 실시해, 최종적으로 분류되는 값이 무엇인지 예측하는 것이다. 모델이 편향된 학습결과를 도출해낼 때에, 오차를 작게 만들 수도 있다. 그리고 이때 중요한 것은 질이 높은 TTA를 활용해야만 좋은 데이터를 모델링할 수 있다.
(2) 데이터 어그먼테이션 : 주어진 데이터의 양이 한정되어 있을 때, 데이터 수집의 어려움을 극복해야만 한다. 이를 통해 오버피팅 또한 막을 수도 있다. 다양한 표본이 존재할수록 학습 데이터가 많아지게 되고, 이를 통해 모델의 성능을 끌어올릴 수가 있다. AI lab은 충분한 분량의 데이터를 확보하는 것에 어려움을 느꼈고, 이에 학습 데이터의 양을 어그먼테이션(데이터에 인위적으로 변화를 가함)을 이용하여 대폭 늘리는 것에 집중했다.

출처 : 해피캠퍼스