‘튜토리얼 격차’: 샘플 데이터셋에서 실세계 AI로 이동하면서 배운 점

Source: Dev.to

실제 데이터와의 도전 과제

12학년 AI/ML 코더로서 수십 개의 튜토리얼을 따라왔습니다. 아시다시피, 아이리스 데이터셋이나 타이타닉 생존 데이터를 사용하는 것들이죠. 10분 안에 정확도가 95 %에 달하고, 마치 천재가 된 듯한 기분이 듭니다.

그런데 실제로 Scaler YIIC 같은 대회용 프로젝트 프로토타입을 만들기 시작하면서 현실이 크게 다가왔습니다.

실제 데이터는 지저분합니다. 깔끔한 CSV 형태로 나오지 않죠.

• PDF 안에 갇힌 비정형 텍스트입니다.
• 조명이 나쁘고 각도가 엉망인 이미지들입니다.
• 누락된 값과 일관성 없는 포맷이 여기저기 존재합니다.

좋은 파이썬 개발자가 된다는 것은 단순히 PyTorch나 TensorFlow를 임포트하고 몇 줄의 코드를 실행하는 것이 아니라는 것을 깨달았습니다. 모델 학습 전에 이루어지는 80 %의 작업, 즉 데이터 엔지니어링과 전처리가 핵심이라는 것이죠.

핵심 교훈

모델을 만드는 방법만 배우지 말고, 그 모델에 데이터를 공급하는 견고하고 지저분하며 복잡한 파이프라인을 구축하는 방법을 배우세요. 여기서 진정한 엔지니어링이 이루어지며, 튜토리얼 프로젝트와 실제 적용 사이를 구분짓는 요소입니다.

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