1. 들어가며 - ML Coarse-to-Fine 전략과 Active Learining 기초 - 머신러닝 서비스를 만들 때 가장 중요한 것은 무엇일까? - 가장 중요한 것 하나만 뽑으라고 한다면 데이터라고 말하고 싶다. - 그러나 우리가 만들고자 하는 머신러닝 서비스에 꼭 맞는 데이터셋을 늘 구할 수 있는 것은 아니다. - 오히려 그런 이상적인 경우는 극히 드물다고 봐야된다. - 현실 문제에 부딪혔을 때 우리는 모델을 어떻게 만들거냐 보다는 훨씬 많은 시간을 데이터를 어떻게 수집, 가공할 것이냐의 문제로 고민하게 될 것이다. - 언제나 그렇듯 확보한 데이터의 갯수는 턱없이 부족하고, 이를 메꾸기 위한 예산은 확보되어 있지 않으며, 서비스 딜리버리 타임은 얼마 남지 않은 현실을 우리는 어떻게 헤쳐 나갈 수..
