자주 보는 유튜브인 포프tv에서 시니어 개발자(딥러닝 개발자는 아니지만)분이 말한 것을 그대로 적용하려 보니 참 어렵네요.
주니어 벗어나기 위해선 "내 코드에서 문제 됐을 때 어떤 것이든 고칠 수 있어야 함 (라이브러리 문제더라도" 라고 말하던데 딥러닝 모델 만드는 입장에서는 너무 힘든 것 같아요.
레이어나 데이터 제너레이터 구현하는 거야 워낙 라이브러리가 잘 되어있어서 학습/테스트 코드나 모델 생성이야 문제없이 떨어지는 데,
모델 자체의 디버깅 과정이 너무 불투명해서 모델의 성능 올리는 문제는 감을 잡기가 어렵네요. 항상 결과 검토하고, 데이터 재검토 하고, 레이어 바꾸거나 추가하고 학습법만 여러가지 써보는 시행착오 하는 입장이라 답답합니다. 좋은 방법이 있을까요?
XAI 영역이 있고 논문도 많이 보고 연구도 했지만, 실제로 XAI바탕으로 어떤 액션을 취해야겠다라고 이어지긴 힘든 것 같아서요.
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