1. 프로젝트의 시작 동기

보통 AI개발은 많은 데이터 분석과 전처리 과정이 들어갑니다

기 부분을 저희의 플랫폼을 통해 쉽게 해결하고 눈으로 바로바로 볼 수 있게 됩니다.

이를 해결하기 위해 나온 솔루션이 AutoML입니다. 현재 시중에는 비개발자를 위한 AutoML은 많습니다

그러나 전문가와 비개발자를 위한 빠르고 쉬운 AutoML은 부족한 상황입니다.

또한, 속도도 각각의 AutoML 플랫폼 마다 다르며, UI/UX에 대한 고려가 부족해 대부분의 AutoML은 아직도 사용하기 어려운 편입니다.

그래서 저희는 새로운 AutoML 플랫폼을 구현하고자 합니다.

#### 빠르고 쉬운 AutoML 플랫폼 ####

• - 사용자는 저희의 플랫폼을 통해 마냥 어렵게 다가가던 데이터분석 및 AI를 쉽게 개발하고 활용하여 사용할 수 있습니다.

목표: (1차 릴리즈) AI 개발자 와 비 개발자의 관점에서 보아도 쉽게 쓸 수 있는 화면으로 구성하며 UI/UX로 해결할 수 없는 부분은

기술적으로 커버해서 화면상에 띄우도록 개발할 것입니다.

1차 릴리즈 버전에서는 데이터 분석 및 시각화가 가능하도록 구현할 것이며 이후, 고도화를 통해 사전 AI 모델 제공 및 AI 모델링 기능 까지 추가할 것입니다.

 AI를 배우고 싶은 학생, 현업에 AI를 써야하는 비전문가 및 기획자, AI 개발자를 타겟으로 합니다. 

• * AutoML이란 무엇입니까?

자동화 머신 러닝은 머신 러닝 전문가가 아닌 사람들이 머신 러닝을 사용할 수 있도록 하고 머신 러닝의 효율성을 개선하며 머신 러닝에 대한 연구를 가속화하는 방법과 프로세스를 제공합니다.

머신 러닝(ML)은 최근 몇 년 동안 상당한 성공을 거두었고 점점 더 많은 학문 분야가 이에 의존하고 있습니다.

그러나 이 성공은 인간 기계 학습 전문가가 다음 작업을 수행하는 데 결정적으로 의존합니다.

• - 데이터를 전처리하고 정리합니다.

• - 적절한 피쳐를 선택하고 구성합니다.

• - 적절한 모델 패밀리를 선택합니다.

• - 모델 하이퍼 파라미터 최적화.

• - 신경망의 토폴로지를 설계합니다(딥 러닝을 사용하는 경우).

• - 후처리 기계 학습 모델.

• - 얻은 결과를 비판적으로 분석합니다.

이러한 작업의 복잡성이 비ML 전문가를 넘어서는 경우가 많기 때문에 머신 러닝 애플리케이션의 급속한 성장으로 인해 전문 지식 없이도 쉽게 사용할 수 있는 기성 머신 러닝 방법에 대한 수요가 생겨났습니다.

우리는 머신 러닝의 점진적 자동화를 목표로 하는 결과 연구 영역을 AutoML이라고 부릅니다.

https://www.automl.org/automl/

2. 회의 진행/모임 방식 

- 1주에 몇번정도 회의나 모임을 진행할 계획인가요? 

  주 1회 오프라인 정기 모임을 진행합니다. (개발 과정 중 더 필요하다면 상호 협의 후 모임 진행 가능 )

- 온/오프라인 회의 진행시 진행방식을 적어주세요 

오프라인 -서울 서쪽을 기준으로 스터디카페 또는 카페 / 온라인 - 슬랙 및 줌

3. README (꼭 읽어주세요!) 

• * 프로젝트는 약 6개월 정도 진행 예정이며 진심으로 참여해주실 분만 지원해주시면 감사하겠습니다.

• (학생/직장인/백수 등 기술만 있다면 누구든 가능)

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  현재 팀원 - 백엔드/풀스택 개발자 2 (ssafy & 대기업 출신)

• - AI 개발자 1 (석사 졸업생)

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문의 및 상세 상담: https://open.kakao.com/o/gxgA2HFf