Visit to AWS in SEATTLE

Batwan·2024년 2월 9일

목록 보기

2/10

2024년 2월 2일

시애틀의 두 번째 방문은 AWS skills Center에 방문했다.

Machine learning

AWS의 기술을 보여주는 곳이었다.
첫 번째 설명은 ML에 대해 설명을 들었다. 직접 자동차 시뮬레이션을 컴퓨터가 학습하여 최적의 주행방법을 찾는 것이다.
체험해 볼 수 있기 때문에 더 쉽게 ML에 접근할 수 있었다.

이 기술를 김용우 교수님이 추가적인 설명으로 더 깊게 배울 수 있었다.
단순히 주행에서 구간의 최소시간을 학습하는 것이 아니라 주행하면서 구간구간 점수로 기록하는 것이다. 높은 점수를 기반으로 학습하여 최단 시간을 낼 수 있는 기록을 만들어 내는 것이다.

ML 코드 중 일부분

def reward_function(params):

  track_width = params['track_width']
  distance_from_center = params['distance_from_center']

  market_1 = 0.1 * track_width
  market_2 = 0.5 * track_width

  if distance_from_center <= market_1:
    reward = 2.0 # Close to center line
  elif distance_from_center <= market_2:
    reward = 0.2 # Futher from center line
  else:
    reward = 1e-3 # Off track

  return float(reward)

최적의 구간 2.0점

if distance_from_center <= market_1:
reward = 2.0 # Close to center line

현재 위치가 트랙 넓이의 * 0.5 보다 작을 때 0.2점

elif distance_from_center <= market_2:
reward = 0.2 # Futher from center line

이탈

else:
reward = 1e-3 # Off track

Object detection

대회에서 참여할 때 Object detection 기술을 사용하여 야생동물을 탐지했었기 때문에 더 관심있게 설명을 들을 수 있었다.
초록 구역안에 있는 박스(Object)를 노란 구역으로 로봇으로 옮기는 기술이다.

인간은 편하게 박스를 옮기 수 있다. 로봇은 아니다.
센서로 Object를 탐지하고, 일반적으로 CNN과 같은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 해당 개체가 무엇인지 판단하고, 지정된 좌표까지 옮기는 과정이기 때문에 많은 노력이 필요하다고 생각한다.

Speech

Alexa를 부르고, 원하는 작업을 말하면 알렉스는 음성을 텍스트로 변환한 후 설정된 작업을 진행한다.
AWS도 이 기술을 개발한 이유는 몸이 불편하신 분을 위해 개발했다고 한다. 포용성을 고려한 기술인 것이다.
"Alexa, Movie Time"을 말하면 집 전체의 불을 소등하고, 티비가 켜진다. 이러한 기술은 우리가 기대한 미래 기술이었다. 하지만, 기술의 발전으로 미래 기술이 우리에게 가까워졌다는 것을 의미한다.

Realization

이론으로 배운 기술을 직접 체험하면서 더 가까워지고 쉽게 배울 수 있는 기회가 되었다.
제일 관심을 가졌던 기술은 첫 번째로 다룬 직접 운전을 해서 최적의 코스를 찾는 것이다.
총 10번의 시도를 통해 컴퓨터는 학습을 하고 가장 최선을 찾는 것이다.
두 번째 시도부터 컴퓨터는 학습을 시작하고 학습이 된 운전자와 경쟁을 하면서 점점 개선되는 것을 볼 수 있다.
인공지능 기술과 함께 살아간 다는 것은 인간을 효율적으로 살아갈 수 있도록 돕는다.
이러한 기술의 발전을 위해 더 깊게 공부하고 생각해 보는 시간을 가져야겠다.

Amazon retail 개발자 미팅

개발자와 미팅하는 것은 촬영, 녹음이 불가능하다고 하여 기록한 것을 정리해 쓸 예정이다.
AWS 사무실은 MS에 비해 정적인 느낌이 있었다.

총 두분이었고, 한 분은 Object의 가로, 세로 길이를 파악할 수 있는 모델을 개발해서 적용하는 일을 한다고 했다.

기업에 대해

프로젝트 실패해도 도전해라?

흔히 IT기업은 실패해도 도전한다고 한다. 그에 궁금해서 질문을 해 보았고, 대기업은 많은 도전을 하는 것은 사실이다. 하지만, 실패하지 않도록 사전에 꼼꼼한 조사 그리고 최소한의 실패로 만들 수 있는 대안 등이 존재한다고 한다. 시도는 하지만 프로젝트는 가능성이 없으면 진행하지 않는다고 한다.

해외 기업은 해고의 위험성이 크다.

해외 기업은 변화에 적극적이기 때문에 성과가 낮으면 해고를 쉽게 진행한다고 한다.
그리고 미국은 인종, 성별, 나이 등 다양한 다민족국가이기 때문에 차별 문제를 해결하기 위해 부서를 통째로 해고시키기도 한다고 한다.

조언

교양 수업을 많이 들어라

전공 분야도 중요하지만, 살아가면서 교양은 대학교에서 배우는 것이 마지막일 수도 있다. 교양에서 도움이 되는 부분도 많기 때문에 다양한 수업을 듣는 것을 추천한다.

수업을 열심히 들어라

최근 성적보다는 포트폴리오가 더 중요하다, 대회가 중요하다 라는 말이 쉽게 들려온다.
하지만, 면접에서와 실무에서 다루는 내용은 수업에서 배우는 내용을 많이 다루기 때문에 혼자 다시 공부해야 하는 상황이 오기 때문에 수업 때 미리 공부하는 것을 추천한다.

자신감이 중요하다

영어의 실력은 취업에서 큰 역할을 하지 않는다고 한다. 자신감을 가지고 말하면 소통이 가능하다.
리트 코드, 유튜브 등을 통해 지식을 쌓았고, 경험을 기반으로 자신감을 가지고 도전을 했음 좋겠다. Open source를 참고하여 지식을 함양했다. 전문가가 많기 때문에 성장이 큰 도움이 된다고 한다.

Realization

실패에 대한 접근 방식이 다르다는 것을 느꼈다. IT기업은 도전이 중요하다고 하지만, 실패를 최소화하기 위한 준비와 대안 마련이 준비되어 있는 상태에서 프로젝트가 시작되는 것이다. 현재 나도 프로젝트를 진행하고 있다. 우리의 초점은 어떤 기능이 사용자들에게 흥미를 가져올까가 주된 목적이었다. 하지만, 다른 시선에서도 봐야한다는 점을 가지게 되는 시간이 되었다.
IT 회사는 변화에 적극적이기 때문에 이러한 환경에서 적응하고 역량을 가지는 것도 중요하다고 생각한다. 이에 관련해서 생각해 보는 시간이 되었고, 자신감을 가지는 시간이 되었다.
자신감을 가지고 내가 하고자 하는 것을 도전하고 노력해야 겠다.
개발자분들의 시작부터 현재까지의 이야기 어떻게 노력했는지 등 쉽게 듣지 못하는 이야기를 할 수 있는 시간이었다. 나에게는 의미있고 내 자신을 반성하기도 하고 이 부분을 바꿔야 겠다는 생각도 가질 수 있었다. 좀 더 발전하는 내가 되었다고 생각했고, 많이 부족하다는 생각이 들어 구체적인 계획을 통해 목표를 달성하기 위해 노력하겠다.