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데이터 수집 파이프라인·모델 학습·추론 통합으로 기계 비전 ML 워크플로우 참여 결
기계 비전 프로젝트에서 참여한 역할은 학습 데이터 전처리 파이프라인 구축이었습니다. 이미지 파일을 수집·정규화·라벨 매핑하는 과정을 자동화했고, 데이터 품질이 모델 성능에 직접 영향을 준다는 것을 실감했습니다.
모델 학습 단계에서는 PyTorch로 구성된 분류 모델에 커스텀 데이터셋 클래스를 연결했습니다. 데이터 로더의 배치 크기와 증강 전략이 학습 속도와 일반화 성능에 모두 영향을 미쳐, 증강 파라미터를 실험적으로 조정하는 과정이 인상적이었습니다.
추론 통합 단계에서는 학습된 모델을 API로 감싸 다른 서비스에서 호출 가능한 형태로 배포했습니다. 응답 속도와 모델 정확도 사이의 트레이드오프를 고려해 모델 경량화 옵션도 비교해봤습니다.
이 결의 특징
학습 데이터 전처리 파이프라인을 구축하고 수집·정규화·라벨 매핑을 자동화한 구체 과정이 기록됩니다. PyTorch 분류 모델에 커스텀 데이터셋 클래스를 연결한 기술이 드러납니다. 배치 크기·증강 전략이 학습 속도·일반화 성능에 영향을 미친다는 실감이 명확합니다.
이 결이 통하는 자리
데이터 엔지니어링을 모델 학습만큼 진지하게 본 태도가 살아 있을 때 통합니다. 파이프라인 자동화로 실험 속도를 높인 생산성 개선이 드러날 때 면접관은 '이 사람은 체계적이다'고 평가합니다.