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MakinaRocks의 COP(Combinatorial Optimization Problem) 팀에서는 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC)에서의 소자 배치를 자동화하는 Floorplan Automation 프로젝트를 진행하고 있습니다. 저희는 총 2부에 걸쳐 진행한 Floorplan Automation 프로젝트에 대해서 소개하고자 합니다. 이번 포스팅에서는 산업에서 Floorplan
Introduction Machine Learning/Deep Learning의 발전이 급격히 이루어지면서 다양한 인공지능 모델이 연구되고 만들어지고 있습니다. 최근에는 OpenAI의 GPT-3, NAVER CLOVA의 HYPERCLOVA등 거대 AI모델들이 출연하고 있습니다. 필자는 이런 모델들을 연구하고 공부하면서 이 모델자체를 어떻게 분류하는게 맞는가 하는 고민을 항상 같이 합니다. 예를 들어 어떤 모델을 사용하면 이 모델 자체를 분류모델
자연어처리와 HR analytics 자연어처리가 각광을 받는 이유에는 여러가지가 있겠지만, 해당 분야가 “언어” 를 다루는 분야라는 사실이 적지 않은 비중을 차지하리라 생각된다. 언어는 인간 사이 발생하는 소통 중 가장 많은 정보를 짧은 시간 내에 전달할 수 있는 독보적인 수단이며, 인류는 오랜 시간 언어를 활용해 다양한 사회적 활동을 수행해 왔다. 다시 말해 자연어처리는 인간이 축적해온 다양한 문화적, 사회적, 기술적 데이터를 효과적으로 활용
안녕하세요, 뱅크샐러드 Data Foundation의 Data Engineering팀 Data Engineer Jensen…
안녕하세요, AI PLUS Tech Blog입니다. 오늘은 AI 아나운서 제작에 사용된 기술 중 딥러닝 생성모델 관련한 내용을 소개하려 합니다. 과거 산업 현장에서 딥러닝이 주로 성과를 내는 부분은 인식(recognize) 분야였습니다. 딥러닝이 산업계에 쓰이기 시작한 초창기에는 구글 번역 등 아주 일부 영역만 딥러닝 생성(generation)모델이 채택되었는데요, 최근 딥러닝 모델의 음성 합성(speech synthesis) 및 영상...
마키나락스의 Platform 팀에서는 Kubeflow를 기반으로 하여 ML/DL 모델의 실험과 배포의 간극을 줄이는 MLOps 플랫폼을 개발하고 있습니다. Kubeflow는 ML Workflow 를 Kubernetes-native하게 실행하고 관리할 수 있는 플랫폼이지만, 아직 v1.0 이 released 된 지 약 1년 반 정도밖에 지나지 않은 프로젝트이기에 Kubernetes에 익숙하지 않은 Data Scientist, ML Engineer
데이터…
상담, 놓치지 않을거에요
마키나락스의 OLP(Off-line Programming) 팀에서는 제조 공장에서 사용되는 Multi-Robot Arm의 경로계획(Path Planning) 문제를 강화학습을 이용하여 풀고 있습니다. 경로계획은 다수의 로봇팔이 효과적으로 동작할 수 있는 경로를 생산하는 문제입니다. 실제 로봇 이용 시 시행 착오를 거치며 학습하는 강화학습 모델의 특성으로 인해 시간과 안전, 비용상의 문제가 발생할 수 있어, 시뮬레이터를 이용해 모델을 학습시키고
딥러닝 만약 리뷰에 쓰인 제품 속성을 추출하고 주요한 속성정보만 사용자에게 제공하면 더 좋은 고객 경험을 만들 수 있지 않을까? 추출한 제품 속성을 정량화한다면 기존에는 알기 힘들었던 제품의 특징으로 볼 수 있지 않을까?
BERT 화해팀은 우리가 가진 데이터를 어떻게 잘 가공해서 앱을 이용하는 고객들에게 더 좋은 서비스로 돌려드릴 수 있을지를 지속적으로 고민해 왔는데요, Hwahae PLM 개발의 출발점이 된 저희의 질문도 바로 여기에서 시작되었습니다.
“기사를 단 3줄로 요약해주는 AI” 안녕하세요, 오늘은 줌인터넷이 연합뉴스와 공동 개발한 AI 기반 ‘뉴스 세 줄 요약’ 서비스에 대한 연구 내용을 소개드리려고 합니다. 해당 서비스는 기사 요약 AI 기술이 국내 언론에 최초로 도입된 사례로, 현재 연합뉴스 홈페이지에서 확인할 수 있는데요. 지금부터 해당 연구 내용의 소개와 학습 데이터 구축 과정을 중점적으로...
마키나락스는 제조업에서 실시간으로 생산 장비와 공정의 고장 및 이상을 사전에 예측하는 이상탐지 시스템을 제공하고 있습니다. 이상탐지 시스템을 적용하고자 하는 제조 생산 현장은 제품 및 공정의 변화가 잦은 곳이 많습니다. 공정이 변하면 데이터 분포가 달라지기 때문에, 사전에 학습된 모델이 적용하려는 시점에는 정상 작동하기 어렵습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 학습과 추론이 동시에 가능한 코드 형태로 모델을 배포하고, 배포된 동안 새롭게 수집한
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