Behind the Paper: 하이퍼커넥트 AI 조직이 제품에 기여하면서 연구하는 법

간단 소개

하이퍼커넥트 AI 조직의 제품 기여 연구 사례 및 노이즈 러닝을 통한 문제 해결 과정을 소개합니다.

AI Summary

하이퍼커넥트 AI 조직의 연구 과정
- 제품 기여를 위한 AI 연구는 KPI 설정, 모델 출시 외에 차별화된 접근 방식이 필요합니다.
- 실제 제품 문제 해결 사례를 통해 연구 과정 소개합니다.
- 작업 A의 분류기 A를 작업 B에 미세 조정했으나 성능 저하가 발생했습니다.
노이즈 러닝을 통한 문제 해결
- 레이블링 오류 관리의 높은 비용으로 인해 노이즈 러닝을 도입하여 비용 효율적인 분류기 학습 시스템을 구축했습니다.
- 100편 이상의 논문 조사 및 토론을 통해 문제 해결 방안을 구체화했습니다.
- 전이 행렬을 활용한 GLC 방법론을 응용하여 오류 전파를 방지하는 새로운 레이블 수정 방법을 개발했습니다.
결과 및 테크 스펙
- 개발된 방법론은 실제 제품에서 원하는 성능을 달성했으며, 제거 실험을 통해 구성 요소의 필요성을 검증했습니다.
- 테크 스펙 문서 작성을 통해 연구 과정과 결과를 체계적으로 관리하고, 논문 출판으로 이어지게 했습니다.
- 레이블 오류를 추정하여 레이블링 품질 향상에 기여했습니다.