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AI는 사용자 pain을 어디까지 조사해줄까 — 포트폴리오 주제 찾기에서 마주친 한계
AI로 코딩은 빠르게 할 수 있는 시대에, 정작 '뭘 만들지'를 찾는 단계에서 막힌다. 사람들의 pain을 찾는 4가지 방법과, 그 조사를 AI에게 맡겼을 때의 한계를 정리했다.
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이미지 분류 모델 학습 파이프라인 — 11단계 체크리스트
어제 NDT 실습을 통해 익힌 학습 흐름을 다시 추상화해서, 어떤 이미지 분류 문제에도 적용할 수 있는 단계별 체크리스트로 정리했다. 정규화가 왜 필요한지 같은 작은 의문도 함께.
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NDT 결함 분류 실습 — PyTorch + ResNet18 전이학습부터 Grad-CAM까지
임베디드 환경에서 객체 인식을 했던 경험을 살릴 기회가 생겼고, 그 김에 NDT(비파괴 검사) 도메인을 다시 잡았다. NEU Steel Defect 데이터셋으로 결함 6종 분류를 전이학습으로 학습시키고 Grad-CAM으로 모델 판단 근거까지 시각화한 실습 기록.
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Claude Vision — 이미지를 어떻게 넣는가, 그리고 어느 모델로 받는가
이미지를 base64로 인코딩해서 보내는 방식과 URL로 보내는 방식 두 가지를 모두 써봤다. 정확하지만 토큰 비용이 더 든다는 점, 작은 텍스트·복잡한 도형의 한계, 그리고 정확도가 필요한 작업에는 더 큰 모델로 옮겨야 한다는 감각까지.