기업에서 원하는 백엔드 개발자의 시작은 오름캠프
LAB소개
Production ML LAB은 Production 환경에서 ML/AI 모델 개발 중에 마주하게 되는 문제들을 고민하고 연구하는 LAB 입니다.

연구 환경에서는 실험의 객관성을 위해서 데이터는 벤치마크로 고정하고, 모델은 일회성으로 벤치마크에서의 성능을 평가합니다.
하지만, Production 환경은 모델과 데이터가 동적입니다.

공개된 SOTA 모델과 적당한 벤치마크 데이터를 이용하여 초기 모델을 개발하고 배포하는 것은 매우 쉽습니다.
하지만, 이 모델을 동적인 Production 환경에서 관리하고 비용 효율적으로 개선해나가는 것은 초기 모델 개발보다 어렵습니다.

data shift 감지, 새롭게 유입된 unlabeld 데이터에 대한 처리, pseudo label bias 문제,
학습 효율성을 위한 core-set 선택 문제, catastrophic forgetting 문제 등 도전적인 과제들이 있습니다.

Production ML LAB은 현업에서 실제 마주하는 문제들로부터 시작하여,
이를 객관화하고 풀어내어 논문의 형태로 공개하실 열정 있는 분들을 환영합니다 :)
활동계획
1. 매주 1회 2시간 온라인 미팅 진행합니다.
2. 4배수 주차(4주차, 8주차, 12주차, ...)에는 오프라인 미팅을 통해, 온라인으로 미처 전달되지 못한 내용들을 공유하고 정리하고자 합니다.
(장소는 강남 모두의연구소 캠퍼스 혹은 상황에 따라 근처 카페가 될 수도 있습니다. 또한 상황에 따라 의논 후에 일정이 조율 될 수 있습니다.)

활동 계획 (총 6개월, 약 24주)
1주차: OT (11/18(월) 오프라인 모임: 모두의연구소 강남캠퍼스)
2-5주차: 논문 리뷰 (20분씩 논문 리뷰 발표 * 4명, 이후에 40분간 토론)
6-7주차: 초기 실험 방향 논의
8-10주차: 초기 실험 진행
11-12주치: 초기 실험 리뷰 및 이후의 실험 방향 논의
13-20주차: 실험 진행 2 및 결과 테이블 정리
21 ~ 24주차: 논문 작성

매년 5월경 deadline인 NeurIPS (main track or workshop)을 목표로 합니다.
연구목표
#논문_작성   
참여조건
1. ML/AI 현업에 계시면서 연구를 위한 시간을 내실 수 있으신 분
2. ML/AI 대학원에 재학 중이시면서 연구를 위한 시간을 내실 수 있으신 분
3. 1, 2가 아니더라도 ML/AI 관련 연구 프로젝트를 경험해보신 분
랩짱소개
정원준

정원준

자기 소개

안녕하세요 :) Production ML LAB의 정원준 입니다. 현재 국내 IT 대기업에서 ML Engineer로 근무 중이며, Production 환경에서 마주하게 되는 ML 문제에 관심이 많아 본 LAB을 개설하게 되었습니다. 저와 같이 즐겁게 연구하실 분들 언제나 환영합니다! - 국내 IT 대기업 ML Engineer - KAIST AI 대학원 석사 졸업 - 연세대학교 전기전자공학과 졸업

소속

E-mail

wonjun.dev@gmail.com

Production ML LAB
모임시작
2024년 11월 18일
모임일시
매주 월요일 20:00 ~ 22:00
모임장소
온라인
모집기간
2024년 10월 24일 ~ 11월 15일
모집인원
3명
모집방법
선발
모임비용
무료
‘진짜 AI’를 배우는 최적의 커리큘럼, AI학교 아이펠
Production ML LAB
모임시작
2024년 11월 18일
모임일시
매주 월요일 20:00 ~ 22:00
모임장소
온라인
모집기간
2024년 10월 24일 ~ 11월 15일
모집인원
3명
모집방법
선발
모임비용
무료
LAB 소개
Production ML LAB은 Production 환경에서 ML/AI 모델 개발 중에 마주하게 되는 문제들을 고민하고 연구하는 LAB 입니다.

연구 환경에서는 실험의 객관성을 위해서 데이터는 벤치마크로 고정하고, 모델은 일회성으로 벤치마크에서의 성능을 평가합니다.
하지만, Production 환경은 모델과 데이터가 동적입니다.

공개된 SOTA 모델과 적당한 벤치마크 데이터를 이용하여 초기 모델을 개발하고 배포하는 것은 매우 쉽습니다.
하지만, 이 모델을 동적인 Production 환경에서 관리하고 비용 효율적으로 개선해나가는 것은 초기 모델 개발보다 어렵습니다.

data shift 감지, 새롭게 유입된 unlabeld 데이터에 대한 처리, pseudo label bias 문제,
학습 효율성을 위한 core-set 선택 문제, catastrophic forgetting 문제 등 도전적인 과제들이 있습니다.

Production ML LAB은 현업에서 실제 마주하는 문제들로부터 시작하여,
이를 객관화하고 풀어내어 논문의 형태로 공개하실 열정 있는 분들을 환영합니다 :)
활동계획
1. 매주 1회 2시간 온라인 미팅 진행합니다.
2. 4배수 주차(4주차, 8주차, 12주차, ...)에는 오프라인 미팅을 통해, 온라인으로 미처 전달되지 못한 내용들을 공유하고 정리하고자 합니다.
(장소는 강남 모두의연구소 캠퍼스 혹은 상황에 따라 근처 카페가 될 수도 있습니다. 또한 상황에 따라 의논 후에 일정이 조율 될 수 있습니다.)

활동 계획 (총 6개월, 약 24주)
1주차: OT (11/18(월) 오프라인 모임: 모두의연구소 강남캠퍼스)
2-5주차: 논문 리뷰 (20분씩 논문 리뷰 발표 * 4명, 이후에 40분간 토론)
6-7주차: 초기 실험 방향 논의
8-10주차: 초기 실험 진행
11-12주치: 초기 실험 리뷰 및 이후의 실험 방향 논의
13-20주차: 실험 진행 2 및 결과 테이블 정리
21 ~ 24주차: 논문 작성

매년 5월경 deadline인 NeurIPS (main track or workshop)을 목표로 합니다.
연구목표
#논문_작성   
참여조건
1. ML/AI 현업에 계시면서 연구를 위한 시간을 내실 수 있으신 분
2. ML/AI 대학원에 재학 중이시면서 연구를 위한 시간을 내실 수 있으신 분
3. 1, 2가 아니더라도 ML/AI 관련 연구 프로젝트를 경험해보신 분
랩짱소개
정원준

정원준

자기 소개

안녕하세요 :) Production ML LAB의 정원준 입니다. 현재 국내 IT 대기업에서 ML Engineer로 근무 중이며, Production 환경에서 마주하게 되는 ML 문제에 관심이 많아 본 LAB을 개설하게 되었습니다. 저와 같이 즐겁게 연구하실 분들 언제나 환영합니다! - 국내 IT 대기업 ML Engineer - KAIST AI 대학원 석사 졸업 - 연세대학교 전기전자공학과 졸업

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wonjun.dev@gmail.com