모델 A
모델 A (DRI: ) | A1 (detection) | A2 (recognition) | 데이터 유효성 확인 |
환경 파악 |  | | - |
금융 1% | | | |
물류 1% | | | |
금융 10% | | | |
물류 10% | | | |
금융 100% | | | |
물류 100% | (진행 중) | | |
평가 (hmean) | | | - |
•
A1 (detection) 모델의 학습 데이터(train : validation : test) 비율은 8 : 1 : 1 임.
•
A2 (recognition) 은 오늘 파트장님 방문 시 구체적인 파악 예정
@11/23/2022 오류발견, 취합하여 유니닥스 메일 송부 예정
모델 B
@11/4/2022 결론 (진행상황을 공유하고, 외부지원 관련 결정된 내용들을 공유하는 meet) → 경태파트장님 지인, 이수화박사님 지인 등을 통해 모델 B 와 관련된 시행착오를 대신해줄 사람을 구한다.
진행상황을 공유하고, 외부지원 관련 결정된 내용들을 공유하는 meet) → 경태파트장님 지인, 이수화박사님 지인 등을 통해 모델 B 와 관련된 시행착오를 대신해줄 사람을 구한다.•
이와 관련하여 진행상황 추적하고 있는 바 없음.
모델 B | Status |
외부인력 탐색 | ? |
모델 구현 | ? |
구현 성공 시 : 물류 100% 학습 | ? |
구현 성공 시 : 금융 100% 학습 | ? |
구현 실패 시 : 시행착오 내용 다운로드 | ? |
모델 C
모델 C (DRI: ) | C1 (detection) | C2 (recognition) | 데이터 유효성 시각화 |
환경 구축 | | | |
금융 1% | | | |
물류 1% | | | |
금융 10% | | | |
물류 10% | | | |
금융 100% | | | |
물류 100% | | | |
평가 (hmean) | | | - |
이론적 배경 파악 | | | - |
데모 서비스
데모 서비스 (DRI: ) | Status |
UI 뼈대 구축 | |
임시 모델 사용해서 시연 가능 | |
모델 C 사용해서 시연 가능 | |
데모 서비스 배포 | |
뼈대 구축 완료
인수인계 된 사항
1.
금융 10% 데이터 모델 A detection / recognition 추론 방법
인수인계 안 된 사항 (필요 사항 및 파악이 안되고 있는 사항)
1.
모델 A detection 학습 방법
2.
모델 A recognition 학습 방법
3.
모델 A recognition 추론 방법
4.
금융 / 물류 데이터 recognition 학습 및 추론을 위한 전처리 방법
직접 파악했던 내용
1.
금융 / 물류 데이터 100% detection을 위한 전처리 방법
2.
모델 A detection 학습 방법
3.
모델 A 파악을 위해 최대한 노력하고 있으나, OCR은 해보지 않아 쉽지 않습니다.