AI 및 데이터 과학 분야에서 여성 역량 강화가 중요한 이유
Lians Wanjiku의 고무적인 AI 및 데이터 과학 분야 진출 여정과 YOLOv5가 객체 감지의 미래를 만들어가는 방식을 알아보세요.

기업은 업무 프로세스를 간소화하기 위해 그 어느 때보다 빠르게 인공지능을 도입하고 있습니다. 예를 들어 AI를 사용해 고객 서비스 업무를 자동화하고, 의사의 질병 진단을 돕고, 검색 엔진 결과를 개선하며, 자율주행차를 제어하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 밖에도 활용 분야는 무궁무진합니다...
AI가 일상생활에 널리 보급되면서 기술 분야의 다양성과 포용성 문제가 중요한 우려 사항으로 남아 있습니다. 특히 데이터의 성별 격차를 비롯해 데이터 과학과 AI 분야에서 여성이 지속적으로 과소 대표되면 기술 제품과 알고리즘 시스템에 편향이 내재되고 증폭되어 해로운 피드백 루프가 형성됩니다.
“진정한 다양성을 이루려면 서로 다른 관점으로 생각하는 사람들을 AI 분야에 참여시켜야 합니다.” Kay Firth-Butterfield AI 및 머신러닝 총괄 겸 경영진 위원회 위원
AI는 여성이 큰 성공을 거둘 수 있는 분야 중 하나이며, 특히 업계에서 여성의 참여를 확대하기 위한 적절한 지원이 있다면 더욱 그렇습니다.

데이터 과학과 머신러닝에 열정을 가진 Lians Wanjiku를 소개합니다. 그녀의 데이터 과학 입문 여정을 함께 살펴보고 젊은 여성들이 기술 분야에 참여하도록 영감을 전합니다.
Lians는 케냐의 Dedan Kimathi University of Technology 데이터 과학 센터에서 학부 마지막 학년을 보내고 있으며 연구 보조 인턴으로 일하고 있습니다.
데이터에서 인사이트를 쉽게 추출할 수 있다는 점을 알게 된 Lians는 머신러닝에 관심을 갖기 시작했습니다. 약 1년 전에 데이터 과학 커뮤니티에 가입한 뒤 이를 진로로 삼는 데 큰 관심을 기울여 왔습니다. Lians는 데이터 과학과 AI가 미래를 이끌어 간다는 점이 놀랍다고 생각합니다!

동물 종 탐지를 위한 Ultralytics YOLOv5#

Lians가 YOLOv5를 사용하기 시작한 것은 불과 몇 달 전입니다! 다양한 동물 종의 이미지로 작업하면서 YOLOv5를 객체 탐지 모델로 활용한 주된 목표는 학교 보호구역에 서식하는 동물 종을 분류하는 것이었습니다. 프로젝트를 진행하던 중 분류 이후 모델이 모든 이미지에 자동으로 주석을 달 수 있다는 사실을 알게 되었습니다. 이를 통해 사람의 작업량을 줄이고 이미지 주석 작성 시간을 절약할 수 있습니다.
Lians는 처음에 PyTorch에 관한 지식과 기술을 쌓아야 했기 때문에 TFOD와 YOLOv3 같은 사전 학습된 다른 객체 탐지 모델도 실험했습니다. 하지만 조사 과정에서 Ultralytics YOLOv5를 발견한 뒤 빠르게 구현했습니다. Lians는 이 모델이 경량이고, 사용하기 간편하며, 최고의 정확도를 제공해 가장 우수한 성능을 발휘한다고 평가합니다.
“가장 좋은 점은 코드 몇 줄만으로 시작할 수 있다는 것입니다!”
Ultralytics YOLOv5의 가치#
- 데이터 증강
- 추론 속도
- 모델이 여러 가지 변형(s, m, l, x)으로 제공되고 각 변형의 탐지 정확도와 성능이 달라서 작업이 한결 수월했습니다.
Lians는 이 분야에 처음 입문하는 사람이라면 누구에게나 Ultralytics YOLOv5를 추천합니다. Lians의 말을 빌리면, "YOLOv5는 객체 탐지를 위해 만들어졌기 때문에 해당 작업을 훌륭하게 수행합니다! 수행해야 할 작업과 작성할 코드가 적기 때문에 YOLO는 속도와 정확도 면에서 가장 잘 알려진 객체 탐지 알고리즘 중 하나입니다."
Lians는 GitHub에서 협업을 환영하고 Twitter에서 대화할 수 있으며, 진행 중인 프로젝트에 관한 글도 게시합니다. Lians의 글을 확인해 보세요: YOLOv5를 활용한 객체 탐지 소개!
얼룩말과 임팔라가 나오는 동영상에 객체 탐지 모델을 적용했는데.... 이런 관점에서 보면 주방으로 돌아가 데이터를 더 확보하고 모델을 완성해야 할 것 같습니다. #100daysofcoding @ultralytics #objectdetection @WomenInDataAfri

— lian.s (@lians_) 2022년 11월 29일
Lians의 경험에 관한 이야기를 읽어 주셔서 감사합니다. Ultralytics는 더 많은 여성이 이 분야에 참여하기를 기대합니다. 앞으로도 모두가 AI를 더 쉽게 활용할 수 있도록 노력하겠습니다. 계속 지켜봐 주세요!










