개요
이 프로젝트는 데이터나 모델링 과정 자체는 4개월 정도의 기초부터 딥러닝 과정을 마친 수강생들이 평이하게 진행할 수 있는 주제입니다. 그러나 이 프로젝트는 참여 팀원과 참여 회사 모두에 의미가 있었습니다.
당시 참여 회사는 딥러닝을 블록코딩처럼 구현할 수 있는 플렛폼을 개발해서 막 런칭 직전이었습니다. 그래서 회사 입장에서는 자사의 플랫폼을 적극적으로 홍보, 테스트, 교육할 인원들이 필요했습니다. 그런데 인력을 당장 확충하기에는 어려움이 있었습니다.
이 때 우리 막 제로베이스에서 마지막 프로젝트 주제를 찾던 팀이 있었고 이 팀이 기업의 막 개발된 플랫폼과 Python에서 tensorflow를 이용한 성능을 비교하면서 프로젝트를 수행했습니다.
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참가 인원 : 아직 제로베이스의 수업이 종강하지 않은 수강생으로 3명씩 두 팀. 한 팀은 코로나 환자 식별, 또 한 팀은 알츠하이머 병 예측
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기간 : 두 주제로 총 2개월
성과
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총 6명의 팀원 중에 4명이 직접 고용됨
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그 후 해당 회사는 교육팀을 신설하고 4명 중 한 명은 개발팀으로 나머지는 교육팀으로 배치함
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회사의 needs를 능동적이면서 맞춤형으로 진행한 케이스
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프로젝트가 시작되고 최종보고를 하는 과정을 지켜보면서 팀원과 회사간에 유대감 형성
알츠하이머 병 예측
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MRI 뇌사진 데이터는 총 1.25k장의 MRI 사진으로 구성 (from Kaggle)
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뇌사진의 윤곽선 부분을 뚜렷하게 하기 위해 Smoothing 시킨 결과와 원본 사진을 Mutiply Merge함
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다양한 방법에서 좋은 성능이 도출됨
X-Ray 사진을 이용한 코로나 환자 판별
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X-Ray 사진을 이용한 코로나 환자, 일반 폐렴, 정상 환자 구별 프로젝트
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다양한 모델을 사용하여 비교하고
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최종적으로는 acc 99.998%까지 성능을 보여줌