AI와 관련된 프로젝트를 진행한 경험이 있던데, 구체적으로 어떤 프로젝트 였는가?

팀 프로젝트로 온라인 쇼핑몰 리뷰 데이터를 주제별로 분류하는 텍스트 분류 모델을 만들었습니다. 라벨이 없는 데이터가 수만 건이었기 때문에 소수의 라벨 데이터로 효율적으로 학습하는 방법을 고민해야 했습니다. BERT 기반 사전학습 모델을 불러와 도메인 특화 데이터로 추가 학습을 진행했고, 초기 대비 F1 스코어가 0.61에서 0.79로 개선됐습니다. 분류 오류를 분석하다 보니 동일 주제가 다른 표현으로 자주 작성된다는 점이 가장 큰 변수였고, 유사 표현 사전을 별도로 구성해 전처리에 추가하는 방식으로 오류를 줄였습니다. 모델 구조를 바꾸는 것보다 학습 데이터의 라벨 품질을 올리는 게 성능에 더 직접적인 영향을 준다는 걸 그때 처음 실감했습니다. 지금도 AI 프로젝트를 접할 때 데이터를 먼저 들여다보는 습관이 그 경험에서 생긴 것 같습니다.