AI 알고리즘 개발

서비스 개발 영역 결정 → 최신 논문(SOTA 등), 드랜드의 공개 기술 학습 → 입출력 레이어 수정 → 최소 데이터 셋 학습 → Validation, AI 모델 개발은 거의 없음. 일부 수정

AI 모델 학습

선택된 몇 개의 대상 모델에 대해서 소량의 데이터 셋 학습 → Validation. 그 후, 대량의 데이터 셋 학습 → Validation → Inference

AI 모델 조정

두 모델의 병합, 모델 일부 변경 (히든 레이어 변경, Loss Function 변경, LR 스케줄러 추가, GPU 가속/멀티 GPU사용 등), 하이퍼파라미터 튜닝

AI 서비스 배포

REST API 기반 서비스 BackEnd 구축