Day_74 [마스터클래스] 한지윤 마스터
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[마스터클래스] 한지윤 마스터
노블 King 1조 런앤런
마블 주제
관계 설정도 관계 설정이지만 정말 꼼꼼하게 이슈관리하고 잘 관리한 것 같음
섬세 King 12조 AI-it
축구 주제
wikipediaapi 라이브러리를 사용해 데이터 크롤링
pororo NER 을 사용해서 entity 를 뽑아봤음
도큐 King 4조 상상더하기
우리조니까 고생하셨습니다
NLP 데이터 제작 가의 RE:VIEW
강의의 제작 의도
NLP 데이터의 대한 기초개념을 잘 세울 수 있는 강의를 해보자
OCR 이나 CV 쪽과 다르게 NLP 는 task 가 다양하기 때문에 전체적으로 이런 데이터가 있고 어떤 흐름을 통해서 데이터가 제작이 되는지 설명함
다른 곳에서 다루지 않는 얘기를 해보자가 컸음
이미 있는 데이터를 가지고 하는 강의와 다르게 실제로 서비스를 만든다고 했을 때 기존에 없던 데이터를 내가 만들어야 한다면 어떻게 해야하는지를 다뤄보자해서 제작하게 됨
앞으로 실무를 하게 되면 부딪히게 되는 문제들이 있는데 그런 것들을 어떻게 해결할 수 있을까의 대한 레퍼런스를 제공하고 싶었음
업스테이지 데이터 매니저의 일
주요 업무
- 머신러닝 모델의 학습과 평가에 필요한 대용량의 데이터 설계, 수집, 관리
- 머신러닝 태스크를 수행하기에 적합한 데이터 수집 가이드라인 작성 및 검토
- 고품질 데이터 어노테이션을 위한 효괒거인 커뮤니케이션 수행
필수 사항:
기초적인 머신러닝 태스크에 대한 이해도가 있는 분 (e.g. Image classification, sentiment analysis)
텍스트 및 이미지 전/후처리 라이브러리를 다뤄보신 분 (e.g. Open CV, Konlpy, nltk, spacy)
학습 데이터 수집 경험이 있는 분
개발자와의 의사 소통 및 협업 능력을 갖추신 분
레이블링 에이전시와의 의사 소통 및 협업 능력을 갖추신 분
우대 사항:
머신러닝 태스크의 모델링 경험이 있는 분
데이터 엔지니어링에 관심이 있거나 경험해보신 분
머신러닝을 위한 데이터 구축 가이드라인 작성 경험이 있는 분
작업자들이 일관되고 효율적으로 어노테이션을 수행할 수 있는 방법을 고민하고 적용해본 분 태스크에 적합한 정량 및 정성 평가를 고민하고 적용해본 분
레이블링 에이전시 경력이 있으신 분
데이터 매니저와 데이터 분석가는 무엇이 다를까?
데이터 매니저는 인공지능 학습을 위한 데이터를 설계, 구축, 운영, 평가
데이터 분석가는 이미 생성된 데이터를 분석하여 인사이트를 창출
신입 데이터 매니저에게 필요한 것!
문제 정의 능력 & 타인을 설득할 논리력
annotation 을 하는것은 이것이 가장 효율적이고 합리적인 방안이 될 것이다라는 방안을 정하는게 됨
옳다 그르다의 문제가 아니기 때문에 내가 이렇게 생각한 것을 타인에게 잘 설명해서 설득할 수 있는 논리력이 필요함
읽고 싶은 자소서 쓰기
Show your motivation
정해진 양식이 없는 회사를 지원하는 경우에는 지원 동기와 입사 후 포부가 가장 중요해요
이 회사의 장점이 무엇인지?
이 회사에서 내가 어떤 역할을 할 수 있을것 같은지를 적는게 좋음
To be good storyteller
프로젝트 경험을 이야기할 때도
발단 - 전개 - 위기 - 절정 - 결말이 필요해요!
Simple is the best
적절한 빼기가 중요할 때가 있어요
지원 직무와 관련된 경험만 보여주세요
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