[모두의연구소][K-디지털서포터즈] Beauty AI Conference: Data-Centric Vision AI for Beauty

 

 

안녕하세요 늑대양입니다 😍

 

 

이번에 모두의연구소에서 K-디지털 서포터즈로 선정되어 금일부터 12월 23일까지 활동하게 되었습니다.

 

 

오늘은 관련 활동의 네 번째 포스팅으로 모두의연구소 컨퍼런스에 참석한 경험을 공유드리고자 합니다.

 

 

 

 

Beauty AI Conference

 

 

 

컨퍼런스 장 내부 모습!!

 

 

 

 

Beauty AI Conference: Data-Centric Vision AI for Beauty

 

AI & Robotics Tech Lab

AI & Robotics Tech (ART)로 뷰티산업을 혁신

• ART: 인공지능
• Derma: 피부과학
• IT: 소프트웨어
• Beauty: 뷰티산업

 

비전: 뷰티 SW Global No.1

• 스킨케어를 위해 누구나 핸드폰을 꺼내는 세상
• 미래 디지털 뷰티 SW 시장의 선두주자가 되고자 함!

 

 

Index

컨퍼런스 진행 순서

 

 

Data-Centric AI

• 이현동 이사님 진행 (Superb AI)

 

Superb AI 소개

• Main URL: https://www.superb-ai.com/

Superb AI | Fastest training data platform for computer vision

 

 

Superb AI의 고민과 방향성

• 시장에서 벌어지고 있는 "Data Centric"에 대한 인식의 Gap
• MLOps에서 Data Centric의 중요성과 방법론을 말하는 Global Top AI Player과 Superb AI의 고민

 

고객 Needs의 변화

• 라벨링 데이터 존재 X
• Raw 데이터가 존재 X

 

기본적인 프로세스 (희망편)

• 문제 정의
• 데이터 구축(양): Raw-data/Annotation
• 데이터 구축(품질): Annotation
• 데이터 구축(통계): Annotation
• 데이터 추가(확보): Raw-data
• 데이터 구축(부족한 양): Raw-data(+Annotation)
• 데이터 구축(품질)
• 인사이트 도출

 

Problem in AI Development Cycle 

• #1 Custom Dataset 구축의 어려움
• #2 High Quality Dataset의 부재
• #3 Valuable Dataset의 부재
• #4 Problem definition & Data Pipeline

 

Data Centric을 위한 Superb AI의 제공 기능

• #1 Custom Dataset을 위한 Superb AI's Labeling 자동화 기능
  • (두 가지) 자동 라벨링 기능
    • Auto-Label
    • Custom Auto-Label
  • 기반 기술
• #2 High Quality Dataset 확보를 위한 Superb AI's Validation 자동화 기능(AI 결과 기반)
  • Uncertainy Estimation (불확실성 추정)
  • 높은 불확실성의 원인들
  • Mislabel Detection (MLD, 오분류 탐지)
  • Labeling & Review System
  • Smart Labeling Tool (Consensus Labeling)
• #3 High Quality Dataset 확보를 위한 Superb AI's Curation AI
  • Semantic Search(유사도 검색)
  • Edge-case Detection
• #4 Problem definition & Data Pipeline 분석을 위한 기능
  • Data / Projcet Management 기능
  • Meta / Label 등을 검색하는 기능

 

Summary

• Custom Dataset 구축
• High Quality Dataset 구축
• Valuable Dataset 구축
• Problem definition & Data pipeline

 

 

 

 

 

Vision AI for Skin

• 이훈재 AI Lead 님 진행 (Artlab)

 

Artlab 소개

• Main URL: https://artlab.ai/

Artlab

 

 

 

아트랩 AI팀의 목표

• 객관성: 얼굴 피부의 정량화
  • 얼굴 데이터 수집 (얼굴 3면 사진을 모두 활용)
• 신뢰성: 믿을 수 있는 AI
  • 개인 정보 관련(익명화 후, 분할 레이블링 학습)
  • 결과에 대한 신뢰(촬영 환경 관련
• 효용성: 모두가 원하는 AI
  • 고객의 흥미
  • 고객의 니즈 해결
  • 회사의 매출

 

 

트러블 디텍션 개발 사례

• 아이디어 구상
• 빠른 PoC
  • Raw data 활용
  • Labeling (self)
  • Modeling
• 내부, 외부 고객 테스트
• 정식 버전에 대한 개발 시작 (협업을 통한 고도화 진행)
• 성능 향상을 위한 고도화 진행

 

 

 

 

 

 

Self-supervised Learning

• 황상흠 부교수 님 진행 (서울과기대)

 

 

Evaluation Self-supervised Representation

• Recent Advances in SSL (우상향된 결과)

 

Core Idea of Contrastive Learning

• Invariance: Representations of related samples should be similar
• Contrast: Representations of unrelated samples should be dissmilar
• Question: How to construct positive/negative pairs in the unsuplervised setting?
  • Answer: Positive samples are consttruced from data argumentation

 

SimCLR [Chen et al., 2020]

• 성능에 대한 이점
• 배치 사이즈를 키움으로 인한 결과값 상승 가능

 

 

Limitations in Contrastive Learning

• 데이터가 많아야함
• 제약사항 존재
• 이를 해결하기 위해 , Self-supervised Learning

 

 

 

 

 

 

Dealing with Uncertainty

• 최성준 조교수 님 진행 (고려대학교)

 

 

Motivating Example

• Uncertainty를 어떻게 다룰 것인가

 

 

Uncertainty 101

• Data uncertainty (aleatoric uncertainty)
• Model uncertainty (epistemic uncertainty)
• Out-of-distribution (novelty detection)

 

 

Methods

• MC-Dropout
• Max-Softmax
• Mahalnobis Distance
• Mixture Logit Network
• Deep Deterministic Uncertainty

 

 

Concluding Remarks

• Uncertainty in annotator
• Uncertainty in model

 

 

 

 

 

 

AI로 세상을 바꾸는 법

• 엄태웅 대표 님 진행 (Artlab)

 

 

논문을 넘어선 바람

• "ART로 사람들의 일상을 바꾸고 싶다"

 

기술 스타트업의 3요소

• 시장(고객의 니즈)
  • 현재도 크고 성장하는 시장
  • 시장에 있는 뻔한 문제
  • 매일 반복하는 고객의 행위
• 데이터
  • 디지털 레이어 및 플로우 구성
  • AI 플라이 휠: 서비스 > 데이터 > 전문가 > AI > 서비스
• 기술

 

AI 솔루션

• 모바일 피부 분석 및 화장품 추천)
• 피부 시술 / 성형 효과 분석

 

ART Lab의 꿈

• "ART로 사람들의 일상을 바꾸고 싶다"

 

 

비전

• 사람들은 아름답고 건강한 얼굴을 원한다
  • 디지털 스킨케어 SW
  • 화장품
  • 에스테틱 피부과
  • 에스테틱 성형외과
  • etc..
• 우리 솔루션을 사거나
• 아니면 우릴 사거나

 

함께 AI가 일상생활에 쓰이는 세상을 만들어 보아요!

 

 

 

 

Panel talk

연사님들이 답변해주시는 뜻 깊은 시간!!

 

 

 

To-Be

K-Beauty 2.0 - 2nd conference 예고!!

 

 

 

 

 

 

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다 🥰