[AI BoostCamp 6~7주차 (23.04.10~23.04.21) 회고]
AI 기본 개념부터 NLP 입문까지, 그동안 배운 모든 내용을 쏟아붓고,
갈고 닦아온 실력을 마음껏 뽐내기 위해 모두가 노력하는 그 시기가 드디어 왔다.
사실 이건 다른 사람들의 이야기고, 내 일천한 경험으로는 갈고 닦았다고 하기도 민망하다.
그래도 배움의 자세로, 그리고 팀 프로젝트인 만큼 팀에게 조금이라도 도움이 되도록 노력했다.
NLP 도메인의 첫 대회는 STS(Semantic Text Similiarity) Task이다.
STS는 쉽게 말하면 두 텍스트의 의미가 유사한지를 그리고 구체적으로는 유사도가 어느 정도인지를 구하는 태스크이다.
대회에서는 두 개의 문장을 입력하면, 두 문장의 유사도를 0부터 5까지 점수를 매겨서 예측하는 태스크가 주어졌다.
2주동안 5명의 팀원들이 매우 바쁘게 각자 할 일을 찾아서 움직였다.
날이 갈수록 자는 시간이 점점 줄어들어서 심신이 지치고 피로한데도 모두가 끝까지 열심히 해서 나름 좋은 성과를 얻었다.
사실 결과보다도 과정에서 얻어간 지식과 경험이 더욱 귀중하다고 생각한다.
그런데 이번 대회에서는 결과는 물론, 과정도 매우 알차고 유익했기 때문에,
첫 프로젝트임에도 불구하고 과분하게 좋은 경험을 한 것 같아서 너무나도 만족스럽다.
대회 형식의 프로젝트이다 보니, 모델의 성능과 점수에만 집착하다 보면,
입문자로써 얻어가야 할 여러 경험이나 인사이트를 놓치고, 딥러닝 모델의 작동 원리나 개념에 대해서
소홀해 질 수 있는데, 다행히 대회와 연구 사이의 균형을 잘 맞췄다는 생각이 든다.
프로젝트는 EDA와 preprocessing, augmentation, modeling, tuning, ensemble 등의 카테고리를 나눠서
단계적으로 수행하려는 게 최초의 계획이었다.
중간에 하다보니, 이전 단계에서 이렇게 했다면 더 좋지 않았을까? 라는 생각이 자꾸 들어서
생각보다 계획에 맞춰서 프로젝트를 이어가는 게 쉽지만은 않았지만, 그래도 그만큼 더 다양한 시도와 경험을 해 보았다.
팀원 5명 중 나를 포함한 4명은 처음으로 대회를 경험하는 것임에도 불구하고,
협업과 분업이 나름 나쁘지 않게 이루어졌고, 과정과 결과도 준수해서 모두가 만족스러워했다.
이번 대회에서는, 딥러닝 모델 개발 프로세스를 end-to-end로 모두가 경험해봐야 한다는 생각 때문에,
의도적으로 역할을 구분하지 않고 각자 모델을 선정하고, 필요한 부분에서만 협업을 진행했다.
그렇기 때문에 대회 기록이나, 관리 등에서는 조금은 아쉬운 부분이 있긴 했다.
조금 더 팀 프로젝트의 의미를 잘 살릴 수 있도록, 다음 대회에서는 이 부분을 보완하고 개인의 자유와
팀의 방향성 사이에서 균형점을 잘 찾아서 조금 더 협업의 관점에서 새로운 경험을 얻을 수 있도록 노력해볼 예정이다.
무엇보다도, 비전공자이며 입문자인 내가 기분 좋은 출발을 하면서,
Github에 그럴듯한 포트폴리오가 하나 더 생겼다는 것만으로도 대회를 돌아보면 의미있는 경험을 하지 않았나 싶다.
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