지금까지 학습하신 커리큘럼 초반부의 내용들을 토대로, 이미지 인식 기술을 헬스케어 분야에 접목해보는 프로젝트를 진행해봅시다.
여러분들을 헬스케어 스타트업 : 헬스잇(Health Eat) 의 AI 엔지니어링 팀이라고 가정해 볼게요.
- 헬스잇의 AI 엔지니어링 팀은 유저가 본인의 모바일 애플리케이션으로 자신이 복용중인 약 사진을 찍었을 때, 이미지 인식을 통해 해당 약에 대한 정보를 확인할 수 있는 모델을 만들어야하는 미션을 부여받았습니다.
- 기업에서는 이를 통해 유저의 건강 상태 및 함께 복용하면 안되는 약 등 헬스케어 정보를 유저들에게 제공함으로써 비즈니스적인 가치를 만들어낼 수 있겠죠.
사진 속에 있는 최대 4개의 알약의 이름(클래스)과 위치(바운딩 박스)를 검출하는 모델을 구현하고, 성능을 지속적으로 개선해나가는 것이 프로젝트의 목표입니다.
모델 성능 검증은 코드잇 스프린트에서 별도로 세팅해둔 Kaggle에서 진행됩니다.
- Submission 가이드라인에 따라 Output을 제출하고 Leaderbord를 통해 모델 성능을 대략적으로 확인해보세요.
- 순위는 중요하지 않아요. 자신이 속한 팀의 점수가 지속적으로 향상되는지를 확인해보고, 향상되었다면 왜 그랬는지 트래킹하기 위한 수단으로 활용해 봅시다.