mAsh

Q. 간단한 자기소개 부탁드립니다. A. 안녕하세요, 고객 경험이 항상 최우선인 Product Silo의 Backend Developer 천호영입니다. 제품 뒤에서 이루어지는 로직에 끌려 Backend를 담당하게 되었고요. '업무가 겉으로 드러나지는 않지만, 제품의 가장 핵심적인 파트를 담당하고 있다'라는 자부심을 듬뿍 느끼고 있는 중입니다. Backend 업무 중 매쉬(mAsh)의 API 개발, 데이터 모델링, SQL 튜닝,

Q. 간단한 자기소개 부탁드립니다. A. 안녕하세요. 메이아이 AI chapter(AIC)에서 AI Researcher로 일하고 있는 박지승 이라고 합니다. 저는 산업공학과에서 데이터 분석 및 관리 수업을 들었고 자연스럽게 머신러닝/ 딥러닝 분야에 관심이 생겨 인공지능 리서처로 일을 시작하게 되었습니다. 주로 회사가 직면하는 문제들을 인공지능/ 딥러닝 관점에서 해결하는 연구를 하고 있습니다. Q. 메이아이에서

안녕하세요! 메이아이는 2021년 6월에 치뤄진 <2021 인공지능 온라인 경진대회> “운전 사고 예방을 위한 운전자 부주의 행동 검출 모델” 분야에 참가하여 종합 1등이라는 우수한 성적을 거두었습니다! (2020년에도 우수한 성적을 거둔 바 있습니다 ─ 보러가기) 이번 글에서는  저희가 “운전 사고 예방을 위한 운전자 부주의 행동 검출 모델” 을 어떻게 풀었는지 그 속을 낱낱이 파헤쳐 보도록 하겠습니다. 목차는

Convolutional Neural Networks로 LED 상태등을 통해 세탁기의 상태 추정하기 안녕하세요! 메이아이의 연구원 김찬규입니다. 딥러닝을 통한 인공지능 모델, 특히 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델은 시각적인 분류, 감지, 추론 등의 문제에서 웬만한 사람보다 더 뛰어난 성능을 보이고 있는 것으로 유명한데요. 이러한 CNN 모델은 학습을 위해 상대적으로 매우 많은 양의 데이터가 필요하다는 측면에서

논문 한 편으로 Pruning 전반 훑어보기 3.5. Post Review 안녕하세요. 지난 포스트 “Paper Review: Rethinking the Value of Network Pruning (1)”에 이은 2편으로 찾아뵙게 되었습니다. (1편 바로가기) 지난 1편에서는 기존 Pruning 방법들을 미리 레이어마다 자를 비율을 정해 놓는 predefined과 자동으로 학습과정에서 찾게하는 automatic으로 나누고, automatic에서도 filter/channel 단위로

논문 한 편으로 Pruning 전반 훑어보기 0. Post Introduction 안녕하세요! 이번 글은 mAy-I의 첫 논문 리뷰 포스트입니다. mAy-I에서 처음으로 여러분들께 소개해드리고자 하는 논문은 2019년 ICLR에 제출된 “Rethinking the Value of Network Pruning”으로, 동일 년도 ICLR에서 Best Paper로 선정된 “Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks”와 같이 실험

안녕하세요! mAy-I의 엔지니어 고강련입니다 :) 이전 포스팅에서 Gstreamer를 설치할 수 있었다면, 이번 포스팅에서는 Gstreamer에서 사용하는 용어와 구성 요소 등 Gstreamer를 본격적으로 사용하기 전에 알아두면 좋을 것들과 Gstreamer의 간단한 예시에 대한 내용을 다루겠습니다. List 1. Gstreamer 란? 2. Gstreamer 구성 요소, 용어 3. elements 종류 3가지 (source, filter, sink) 4. bins 5.

안녕하세요! mAy-I의 엔지니어 고강련입니다 :) 영상처리에 꼭 필요한 것 중 하나는 영상을 어떻게 처리하고, 저장할 수 있는지라고 생각합니다. 메이아이에서는 실시간 영상 수집을 위한 개발을 진행하고 있으며, 이를 위한 도구 중 하나인 Gstreamer라는 파이프라인 기반 멀티미디어 프레임워크의 사용법에 대해 공유해드리려 합니다. Gstreamer는 오디오 및 비디오 재생, 저장, 처리 등을 할 수 있는

메이아이는 영상 기반의 오프라인 방문자 분석 솔루션을 개발하여 제공하고 있습니다. 이에 엔지니어링 팀에서는 영상 분석 프로세스를 자동화하는 데 있어서 Kubernetes를 이용한 cluster를 구성하는 것이 유용할 것이라고 판단했고, 현재 구축하고 있습니다. 다수의 node들로 구성된 Kubernetes cluster에서 docker registry로 이미지를 관리하는 것은 필수라고 할 수 있습니다. 하지만 Docker Hub은 기본적으로 모든 이미지가