2019 Fall) 2019 네이버 인공지능 해커톤Naver AI Hackerton(AI Speech) 예선전 후기

이 글은 필자가 직접 네이버 인공지능 해커톤에 참여한 후에 남긴 후기입니다.
2019 네이버 인공지능 해커톤 대회 링크는 여기를 눌러주세요.
대회 관련 깃허브는 여기서 보실 수 있습니다.

 

0. 대회 취지

 

  대회 내용은 Speech-to-Text(STT) 방식으로, 네이버에서 제공하는 train 데이터(5G정도의 방대한 한국어 음성 데이터셋)를 이용하여 얼마나 정확한 Text 결과를 출력하는지를 중점적으로 하여 대회가 진행되었습니다. 자세한 건 위에 나와있는 깃허브 링크를 이용하면 자세하게 보실 수 있습니다.

 

1. 해커톤 진행 방식

 

  해커톤 진행은 네이버 측에서 제공한 사이트에 접속하여 Github아이디로 들어가서 해당 팀에 작업을 하는 방식으로 이루어졌습니다. 데이터 셋을 제공해주셨고, GPU를 이용해서 접근성도 높였습니다. Slack 채널을 따로 만드셔서 정보도 교류하실 수 있도록 하였습니다.

진행 상황 확인

GPU 제공해주고 현황도 볼 수 있습니다:)

  대회에 참여하시는 분들은 대부분 대학원 분들이나 딥러닝 실무자들인 것 같았습니다. 다들 새벽에 열심히 하셔서 아침마다 랭킹이 달라져서 놀랄 때가 종종 있었습니다. 대부분 논문에 나온 내용들을 같이 접목하시면서 대회 코드를 수정하시는 것 같았습니다.

활발하였던 동기부여의 장..!

 

2. 필자 팀(11h1m)의 진행 방식

 

  저희 팀은 대회로 아는 언니와 언니의 지인과 함께 3명에서 모여서 해커톤에 참여하게 되었습니다. 저희는 예선전에서는 행아웃으로 Notion에서 관련 지식과 영상을 공유하면서 어떤 것이 좋은 점수를 나타낼 수 있을까하며 계속적으로 토의를 하였습니다. 저희는 아직 RNN에 관해서는 잘 몰랐던 상태고 능력자 1분이 계셨지만 다들 학교랑 직장이랑 바쁜 탓에 그래도 최선을 다하기 위해 많은 회의를 거쳤다고 생각합니다. 저는 이 때 RNN에 관해 하나도 모르는 상태여서 이 팀에 필요한 존재가 되기 위해서, 팀에 피해가 가지 않기 위해서 혼자서 많이 서치하면서 애를 많이 먹었습니다. 여기서 Seq2seq, Attention, Transformer, BERT와 같은 단어들을 접하면서 Deep Learning 방면에서는 제 실력이 쑥쑥 오르는 걸 매일매일 체감해서 굉장히 뿌듯했습니다. 

 

저희 팀의 노션 화면, 많은 논문들과 자료, 영상을 주고 받았습니다.

이러한 RNN 용어들과 더불어 Pytorch도 처음 만져보고(지금까지 Keras만 계속 만지다가), 논문 읽는 방법도 터득하고, 논문과 Github, Youtube와의 연결을 통해 공부하는 방법을 터득해서 실력이 쑥쑥으로면서 무엇을 이제 중점적으로 공부해야 할지 눈이 틔였습니다. 어쨌든 저희는 Hangout과 Notion을 통한 정보 교류가 굉장히 활발하였고요, 매일매일 점수판을 아침에 눈을 뜨면 확인하면서 결의를 다지기도 하였습니다. 이후에는 Google Colab을 통해 코드들을 공유하면서 Encoder, Decoder 들을 보완하는 작업을 하며 보완하는 방식으로 이루어졌으며, 네이버 측에서 제공한 Slack채널을 통해서 정보를 얻거나 보완하는 방식을 반복하면서 코드를 계속 다듬어나갔습니다.

 

3. 소감 및 아쉬운 말들

 

개인적으로 너무 아쉬운 등수 31등...

아쉽게 30등 맨 앞에서 잘려서 굉장히 아쉬웠지만 그래도 배운 것이 많아, 하루하루 공부하는 것에 의미가 생겨서 굉장히 좋았던 나날들을 개인적으로 가졌습니다. 매일매일 랭킹보는 것이 아주 짜릿하여서 그런지 동기부여도 대단히 많이 되었습니다. 다만 네이버 측에서 적극적으로 Q&A부분에서 대응하지 않으셔서 기다리던 적들이 몇 번 있어서 애가 탔지만 그래도 이렇게 많은 자원들(GPU, 많은 실무자님들의 영접, 방대한 양의 데이터셋)을 만져볼 수 있는 유일한 기회라서 저에게 굉장히 뜻깊었습니다. 이 대회 덕분에 실력이 늘어서 제가 대학원이나 미래를 내다볼 수 있는 고민이 한층 더 깊어졌습니다.(대학원 진로에 데이터 쪽 말고도 인공지능이라는 한 갈래 길이 더 생겼습니다.) 이 대회가 저에게는 인공지능의 실무적 관점과 흥미를 불러일으킨 기회가 아닐까 싶습니다. 실력을 계속 갈고 닦아서 제 진로에 더 힘이 되도록 혼자서 공부할 예정입니다. 개인적으로 너무 만족한 대회라고 말할 수 있습니다. 

 

 

4. 향후 개인적인 공부 방향

 

: (Deep Learning 방면)CNN, RNN으로 나눠서 관련 논문들을 읽고/지난 번에 수강한 코세라 강의를 다시 들으며 같이 CNN에 대한 눈을 뜬 것을 더 크게 뜨게 만들어야 겠다. 

: (라이브러리 방면) pytorch, tensorflow, keras 버전들 다시 확인하면서 더욱 익숙해져야겠다.

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다!

이 글이 유익하셨다면, 밑 버튼을 눌러서 후원하실 수도 있습니다:)

Buy me a Milkshake