NAVER Tech/Service Best Practice
데이터의 한계를 넘는
딥러닝 알고리즘 설계
불완전한 데이터에서 완벽한 패턴을 찾습니다. 네이버 AI Lab에서 SOTA(State-of-the-Art) 기술로 서비스의 지능을 높이세요.
NAVER AI/ML (모델링 연구) 합격 전략
01. 문제 해결의 구체성네이버는 '왜(Why)'에 집중합니다. 기술적 선택의 근거를 논리적으로 설명하세요.
02. 최신 기술 트렌드 적용사용자의 불편을 기술로 해결한 경험(User-Value)이 가장 강력한 무기입니다.
03. 연구원의 태도실패를 두려워하지 않고 끝까지 파고들어 배움을 얻는 '몰입'의 서사를 완성하세요.
Before & After Analysis
Before
[AI 모델링 경험]
저는 NAVER AI RUSH 2020에 참가하여 쇼핑 리뷰 이미지를 분류하는 과제를 수행했습니다. 데이터가 불균형하고 노이즈가 많아서 어려웠습니다. 논문을 찾아보고 여러 가지 방법을 시도했습니다. Oversampling을 하고 Label smoothing도 적용했습니다. 점수가 조금 올랐지만 만족스럽지 않아 Self-training을 시도했고, 결국 좋은 성적을 거두었습니다. 네이버에서도 열심히 연구하겠습니다.
After
[Imperfect Dataset: 알고리즘으로 극복한 데이터의 한계]
NAVER AI RUSH 2020에서 '불균형 라벨과 노이즈가 혼재된 데이터셋'이라는 난제를 마주했습니다. 데이터 접근이 제한된 상황에서 Oversampling을 통한 증강(Augmentation)과 Label Smoothing Loss 적용으로 일반화 성능을 확보, F1-score를 0.46에서 0.67로 45% 향상시켰습니다.
[SOTA Pursuit: 한계를 돌파하는 집요함]
성능 정체 구간(Plateau)을 돌파하기 위해 Self-training 기법을 도입, 신뢰도 높은 의사 라벨(Pseudo-label)을 재학습 데이터로 활용하는 전략을 수립했습니다. 최신 논문의 이론을 실제 모델에 적용하고 검증하는 실험적 집요함으로 네이버의 AI 서비스 고도화에 기여하겠습니다.
Why This Works
문제 해결의 구체성
단순 '열심히 했다'가 아닌 'F1-score 45% 향상', 'Self-training 도입' 등 구체적인 기술적 해결책과 수치를 제시했습니다.
최신 기술 트렌드 적용
Label Smoothing, Pseudo-label 등 현업에서 주목하는 최신 딥러닝 기법을 적재적소에 활용했음을 보여주었습니다.
연구원의 태도
성능 정체 구간을 포기하지 않고 새로운 방법론으로 돌파하려는 끈기(Tenacity)를 강조했습니다.
Experience is Data, Story is Career
커리어던 AI는 당신의 개발/기획 경험을
네이버가 원하는 기술적 깊이와 사용자 가치로 재창조합니다.