무료로 배포하는 머신러닝 어플리케이션: 뉴스 요약 및 퀴즈 생성 서비스 개발하기

[choiking10]

Introduction

많은 머신 러닝 모델이 쉽게 사용할 수 있도록 오픈소스로 공개돼 있습니다.

논문에 대한 깊은 지식이 없어도 쉽게 가져다 쓸 수 있는 경우가 많은데,

이프로젝트에서는 논문에 대한 깊은 이해보다는 우리가 필요로 하는 머신러닝 모델을 직접 찾아보고,

어플리케이션으로 만들어보는 프로세스를 빠르게 수행하는 것을 경험할 수 있습니다.

본 프로젝트는 경험을 하는 것 뿐 아니라, 경험을 공유하는 것을 중요하게 생각합니다.

모두가 같이 성장할 수 있도록 경험을 공유하는 것을 지향합니다!

프로젝트의 내용

사실 주제는 바뀔수도 있는데, Text Summarization 모델과 Quiz Generation 모델을 활용해서 뉴스을 요약하고 퀴즈를 생성하는 서비스를 개발합니다!

(참고) 주제가 바뀔수도 있습니다.

어디까지해볼수있을까

• (Easy) 이미 학습된 모델을 통해 가장 단순한 방법으로 서비스를 제공합니다.
  • 머신러닝 모델을 찾고, 기본적인 api를 통해서, 기본적인 웹 UI로 서비스를 제공합니다.
  • 머신러닝을 도메인에 맞도록 간단한 학습을 수행합니다.
• (Medium) 가능하다면, 도메인에 맞도록 데이터를 분석하고, 어떻게 입력할지, 어떻게 출력을 가공할지 고민하고, 서비스에 제공합니다.
  • 도메인에 맞도록 Exploratory Data Analysis(EDA) 과정을 수행합니다.
  • EDA결과에 따라 유저의 의도가 들어간 Web UI, Backend API를 개발합니다.
  • 도메인에 맞도록 학습을 수행하고, 더 정교하게 서비스를 제공합니다.
• (Hard) 유저들의 데이터를 수집하고, 그에 맞도록 추가적인 학습을 수행해서 더욱 정교한 서비스를 제공합니다.
  • 유저들의 데이터를 수집(FE, BE)하고, 이를 기반으로 EDA를 수행하고, 학습합니다. (ML)

필요 스택

ML Research or Engineer 1명

• 역할
  • 각종 머신러닝 알고리즘들을 비교 분석, 장단점을 파악해서 좋은 모델을 고릅니다.
  • 선택된 모델을 학습, 검증, 테스팅 합니다.
  • 가능하면 모델을 패키징 해서 배포 가능한 형태로 Backend Engineer에게 제공합니다.
• 필수 사항
  • 영어로 논문을 읽고, 제대로 이해하지는 못해도 대충 뭐하는 지는 알 수 있을 정도의 ML 관련 지식을 가지고 있습니다.
  • ML 모델에 대해서 단 한번이라도 돌려본 적이 있습니다. (train/valid/test) 프로세스에 대한 최소한의 경험 (MNIST라도 좋아요!)
• 우대 사항
  • 오픈 소스 ML 모델을 직접 가져다가 써본 경험을 가지고 있습니다.

Backend Engineer 2명

• 설명
  • 가능하다면 학습된 머신러닝 모델을 배포하기 위해 패키징을 수행합니다.
  • AWS pre-tier만을 활용해 패키징된 머신러닝 모델을 공짜로 배포해 봅니다!
  • 서비스의 비지니스 로직을 포함한 Backend rest-api 서버를 만듭니다!
• 필수 사항
  • IP, PORT, HTTP와 REST API등의 네트워크, 프로토콜 개념을 이해하고 있습니다.
  • python, js 등을 이용한 간단한 api 서버를 작성해 본 경험을 가지고 있습니다.
  • 클라우드의 개념을 이해하고, AWS가 무엇인지 알고 있습니다.
• 우대 사항
  • AWS를 사용해본 경험을 가지고 있습니다.

Web FE 1명

-설명

• 우리가 만든 멋진 백엔드 웹 서비스를 제공합니다.
• 추가적으로 학습이 가능한 데이터를 수집할 수 있도록 화면을 기획합니다.
• 우리는 웹에서 제공하는 서비스의 사이즈가 크지 않습니다.
• 필수 사항
  • 처음 웹을 접하고, 머신러닝을 활용한 서비스를 기획하고, 제공하는데 관심 있으신 분들이라면 환영입니다!

[choiking10]

#13
와 합칩니다.