2022년 1월 ~ 2월 사이에 부산대학교 경영대학 송태호 교수님과 함께 마케팅애널리틱스 프로젝트를 진행했다. 이 프로젝트는 지금도 현재진행형이다.
내가 설정한 프로젝트 목적은 Imagenet 데이터로 사전학습된, CNN 딥러닝 모델(vgg16, xception, inception_v3) 을 사용해서 브랜드 별 이미지 분류를 해 내는 것 이었다.
여러 마케팅애널리틱스 논문을 찾아본 결과, 각 브랜드 별 인스타그램 및 Pinterest 이미지 수집해서, 그 이미지를 통해 각 브랜드가 주는 ‘느낌’을 분류하고자 한 시도들이 있었다.
나는 논문들로부터 아이디어를 얻어 ‘딥러닝 모델을 사용해 이미지들 시각적 특징을 추출하고, 이를 기반으로 각 브랜드 이미지를 그 특징 별로 분류할 수 있다’는 가설을 세웠고, 이를 기반으로 삼성과 애플 관련 이미지들을 CNN 모델로 분류하고자 시도했다.
아래 내용들은 그 과정과 경과를 기록한 것이다.
내용들은 모두 내가 논리와 가설을 세우고 시행착오 겪은 과정만 기록되어 있으며, 이 내용에 대해 송태호 교수님께서 조언 해 주셨던 내용은 교수님의 지적재산권에 해당하므로, 모두 제외했다.
해당 프로젝트를 진행하며 작성한 코드들은 깃허브 디파짓토리에 커밋 되어 있다.
https://github.com/tigerkey10/tigerkey10.github.io
최초 계획, 가설, 논리, 그리고 시행착오
모델 학습 실패 후 수정된 계획, 아이디어, 시행착오
