오히려 이미지 학습 만을 통하면 모호해질 수 있다.
설문조사 받기부터 그림이 그려지지 않는다… 설문조사가 우리가 할 일은 아니다.
전문가가 판단한 것도 옳다고 보기도 힘들다.
사람들이 무심코 해왔던건데 우리가 데이터화를 한다는 것은 좋을 수 있다.
프론트엔드 쪽에서 사용성을 가져가자는 발표 피드백이었다.
RGB 알고리즘이 더 맞는 방향인 것 같다.
이런 알고리즘을 전문가에게 판단을 맡기는 게 더 좋은 방향이다.
전문가들이 직감적으로 알고 있는 것을 알고리즘으로 만드는 방향…
여기서 알고리즘을 AI가 학습할 수 있도록 확장성 있는 방향으로
이런 방향이면 사과 한 모델이어도 괜찮다.(확장성이 보장되어 있으므로)
사용자가 여러 상황에서 찍을 수 있으므로 프론트에서 자연스럽게 띄울 수 있도록.
Spring boot를 통해서 보안을 할 필요가 있어 보이진 않는다(주객이 전도될 수 있음을 우려)
메인 과일이 사과가 아닐 수도 있다.(여러 방면으로 고민)
사용자가 측정이 잘 되도록 유도하는 기술도 필요.
사람들에게 공감을 이끌려면 압도적인 전문적 지식이 필요할 수 있다.
사과 한 종목으로만 가려면 정확하게.
전문가들이 봤을 때 좋은 사과를 구분할 수 있는 방법을 리스트업
→ 그게 사용자가 접근할 수 있는지
GPU 서버 리소스 부담 완화