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지금까지 우리는 얼굴 기술을 "잘 만드는" 법을 배웠습니다. PART 11은 그것을 "안전하게 운영하는" 법을 다룹니다. 정확도를 내 데이터로 평가하고, 영상에서 안정적으로 돌리고, 성능을 최적화하고, 재현 가능하게 배포하며, 마지막으로 편향과 법·윤리를 점검합니다. 기술이 사람에게 닿기 전 반드시 거쳐야 할 마지막 관문입니다.

만드는 것에서 운영하는 것으로

데모가 잘 돌아가는 것과 실제 사람들에게 서비스하는 것은 다릅니다. 운영에는 새로운 질문들이 따릅니다. 임계값을 어떻게 정할까, 영상에서 결과가 떨릴 때 어떻게 안정화할까, 느릴 때 어떻게 빠르게 할까, 다른 환경에서도 똑같이 돌게 하려면, 그리고 이 기술이 특정 집단에 불리하지 않은가, 법적으로 문제는 없는가. 이 PART가 그 답을 정리합니다.

PART 11의 구성

제목 무엇을 얻는가
01 정확도 평가 실전 FAR/FRR로 임계값 정하기
02 영상 인식 안정화 프레임 보팅·트래킹
03 성능 최적화 1 onnxruntime·배치
04 성능 최적화 2 OpenVINO·엣지
05 재현 가능한 배포 environment.yml·Docker
06 배포 옵션 CompreFace 셀프호스트
07 편향과 공정성 그룹별 성능 격차 점검
08 프라이버시와 법·윤리 개인정보·생체정보·동의