데이터 가용성과는 별개로, 파이프라인의 구성 요소를 선택할 때, 두번째 고려사항도 염두해둬야 한다. 요소 개발적으로 풀수 있는 작업들을 얼마나 단순화시킬 수 있느냐 하는 것이다. 파이프란이의 구성 요소를 선택하는 있어서 해당 요소들이 각각 구성하기 쉽거나 학습시키기 쉬운 것들을 선택해야 한다. 그런데 여기서 학습하기 "쉽다"는 것은 어떤 것을 의미할까? 머신러닝 관련 작업을 수행할 때, 아래에 쉬운 순서대로 나열된 부분을 고려해보자: 1. (위의 이미지와 같이) 해당 이미지가 과도하게 노출되었는지 여부를 구별하는 것 2. 해당 이미지가 실내에서 찍은건지 야외에서 찍은건지 구별하는 것 3. 해당 이미지가 고양이를 포함하고 있는 것인지를 구별하는 것 4. 해당 이미지가 검정과 하얀 털로 구성된 고양이가 포함..
end-to-end 방식이 아닌 파이프라인 시스템을 만들때, 파이프라인의 구성 요소로 적합한 후보군은 어떤 것일까? 어떻게 파이프라인을 디자인하느냐가 전체 시스템의 성능에 크게 영향을 줄 수 있다. 한가지 중요한 고려 사항 중 하나는 각 요소들을 학습시킬 데이터를 쉽게 얻을 수 있느냐 여부이다. 예를 들어 아래와 같은 자율 주행을 위한 구조를 고려해보자: 위의 구조에서 머신러닝을 활용하여 차와 보행자를 탐지할 수 있다. 더 나아가 이를 위한 데이터를 얻는 것이 그렇게 어렵지 않다. 차와 보행자에 대한 라벨링이 되어 있는 수많은 컴퓨터 비전 처리용 데이터들이 많이 있다. 또한 (Amazon Mechanical Turk와 같은) 크라우드 소싱을 활용해서 더 많은 데이터 집합을 얻을 수 있다. 결국 차 감지기..
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