AI Inventors History#2-0 "Personalcolor AI 개발"

안녕하세요 :)

AI Inventors 입니다.

 

이번 포스팅부터는

최근 SNS, 대학 커뮤니티를 중심으로 핫했던 서비스인

"퍼스널컬러AI" 서비스의 개발 과정을 포스팅해보고자 합니다.

(http://personalcolorai.site)

 

세부 알고리즘을 모두 공개해드리기는 어렵겠지만,

최대한 공유드려보겠습니다.

 

 

1. 인공지능(AI, 머신러닝/딥러닝) 란 무엇일까??

구글에 검색해보면

인공지능에 대한 수많은 정의가 등장하지만,

저희 AI Inventors에서, 개발자 관점에서의 AI란 아래와 같다고 생각합니다.

 

"라벨링된 데이터 집합 속에서, 데이터들 간의 규칙성을 찾아, 새로운 데이터가 인입되었을 때, 이 데이터가 어떤 집합에 해당할 지 그 확률을 찾아주는 것"

 

기존의 Computer Science 관점에서는 

사람이 함수를 정의하고, 그 선언된 함수의 규칙에 따라 정답을 맞추는 작업이 주가 되었다면,

인공지능(머신러닝/딥러닝) 관점에서는 

데이터셋을 제공하고, 그 라벨을 제공하여 머신을 학습시키며 규칙을 찾은 후

그 규칙에 따라 신규 데이터들을 정의하고, 예측하는 작업이 주가 되는 것이라고 생각합니다.

 

2. 그렇다면 왜 하필 퍼스널컬러??

퍼스널컬러는 

분석을 희망하는 고객이 내방하시면, 

퍼스널컬러 컨설턴트가 맨 얼굴과 손목 등의 피부에 컬러 천(드레이프 천)을 대어보고 비교하며,

고객의 피부톤에 가장 적합한 톤을 찾아내는 작업을 진행합니다.

 

저희는 이 과정이 인공지능이 학습하고, 분류하는 과정과 아주 동일한 과정이라고 생각했습니다.

또한, 퍼스널컬러의 라벨링된 데이터 집합에서는 각 집합마다

고유하면서도 각 집합 내부를 관통하는 공통의 Feature들이 있을 것이라고 생각했습니다.

 

그 Feature들을 잘 추출해내고, 조합하여 머신을 학습시키면

오프라인 퍼스널컬러 컨설턴트 처럼

신규 고객이 저희 서비스를 방문했을 때,

고객 피부톤의 특징들을 추출하고, 고객의 피부톤 타입을 분류하도록 할 수 있을 것이라고 생각했습니다.

 

3. 그렇다면 왜 하필 지금??

코로나19로

언택트산업, 비대면의 가치가 더욱 중요시되고 있는 지금,

퍼스널컬러 분석 역시 그 시류에 맞게 변화하고 진화해야 한다고 생각했습니다.

 

가정에서 간단하게

퍼스널컬러 진단을 하고, 

화장품구매/패션 코디 등에 도움이 된다면 이보다 더 간편할 수 없을 것입니다.

 

물론, 오프라인 퍼스널컬러 업체들을 다 망하게 할거냐 라는 비난과 비판 역시 많이 받았습니다!!

 

하지만!!!

저희 Personalcolor AI는 "가정에서 가장 간단한 퍼스널컬러 분석"을 모토로 하고 있기에,

아주 고도의 전문적이고 디테일한 분석은 퍼스널컬러 업체 분들의 몫으로 남기고자 합니다.

 

간단하고, 편리한 분석은 PersonalcolorAI로,

세부적이고 전문적인 분석은 오프라인 퍼스널컬러 전문 업체로 영역을 분리하고자 하며,

이를 통한 전반적인 퍼스널컬러로의 관심 확대를 도모하고자 합니다.

 

 

금번 포스팅에서는

저희 AI Inventors가 생각하는 

인공지능(머신러닝/딥러닝) 에 대한 가치관,

퍼스널컬러AI를 개발하게 된 배경에 대해 소개드렸습니다.

 

다음번 포스팅부터 본격적으로 퍼스널컬러AI의 개발 과정에 대해 소개드리겠습니다.

 

감사합니다.

Have a Nice day~!

AI Inventors.