AI PLUS 2020 컨퍼런스, 그 현장속으로!
안녕하세요, AI PLUS 테크 블로그입니다. 오늘은 지난 7일, 많은 분의 관심 속에서 진행된 <AI PLUS 2020> 컨퍼런스 현장을 소개해 드리려고 합니다. 올해는 코로나19 확산 방지를 위해 작년과 다르게 온라인 컨퍼런스로 진행되었는데요! 약 1500명의 사전등록자분들이 유튜브 실시간 스트리밍 방송을 통해 참가해주셨습니다! 먼저 이번 행사는 화려한 오프닝 영상과 함께 등장한, 이스트소프트 정상원...
Data-Driven 문화를 만드는 사람들 - 데이터플랫폼셀
우리가 Data-Driven 문화를 만들어가는 과정 속에는 과연 어떤 가치관과 고민, 그리고 노력이 깃들어 있을까요? 구성원들이 일하는 환경 곳곳에 데이터가 ‘제대로’ 흐르게 만드는 엔지니어들, ‘데이터플랫폼셀’의 이야기를 지금 여러분과 공유합니다.
포털 적용 사례로 알아본 NER 개념과 활용법
안녕하세요, AI PLUS 테크블로그입니다. 오늘은 NER의 개념을 살펴보고, 포털에서 이를 어떻게 구현할 수 있을지 알아보려고 합니다. 1. NER 이란? NER은 Named Entity Recognition의 약자로, ‘개체명 인식’을 의미합니다. 개체명 인식이란 비정형 텍스트의 개체명 언급을 미리 정의된 카테고리(인명, 지명, 시간 등)로 분류하는것을 말하는데요. 오늘은 ‘미쓰에이 수지가 용인 수지에서 단독 공연을 개최하는건 수지에...
디지털 뉴딜 총 100억 규모 AI 사업 수주
안녕하세요, AI PLUS 테크블로그입니다. 오늘은 이스트소프트와 자회사 줌인터넷, 이스트시큐리티가 총 100억 원 규모의 인공지능(AI) 정부 사업을 수주한 소식을 전달드리려고 합니다. 이스트소프트와 자회사가 수주한 AI 사업은 정부가 앞선 7월 발표한 ‘디지털 뉴딜’ 과제 중 하나인 ‘데이터 댐’ 구축과 ‘AI 바우처 지원’ 사업 등인데요. 먼저 이스트소프트는 한국정보화진흥원(NIA)으로부터 한국어방언 AI 데이터 구축, 안면인식...
AI 컨퍼런스 ‘AI PLUS 2020’ 사전등록 시작
안녕하세요, 이스트소프트 AI PLUS 기술블로그입니다. 오늘은 10월 7일(수), '언택트'로 진행되는 인공지능 기술 컨퍼런스 <AI PLUS 2020>에 대해 소개드리려고 합니다. - AI PLUS 2020 은? 'AI PLUS'는 이스트소프트가 주최하는 인공지능 기술 컨퍼런스로, 지난해에 이어 올해 두 번째로 진행되는데요!이번 AI PLUS 2020에서는 전년과 동일한 '인공지능을 통해 일상을 한 층 업그레이드'를 주제로, 국내 저명한 A
ICML 2020 논문 소개 - 딥러닝 이론 연구
안녕하세요, 이스트소프트 A.I. PLUS Lab입니다. 지난 ICLR 2020에 이어, 이번 ICML 2020에서도 이스트소프트가 논문을 발표하게 되었습니다. 이번 포스팅에서는 ICML 2020에서 발표한 “Being Bayesian about Categorical Probability(범주형 확률에 대한 베이지안 방법론)” 연구에 대해 간단히 소개드리려고 합니다. 연구 목적 본 연구는 기존 딥러닝 모델이 분류 문제 상에서 높은 정확도를 보이
2020 인공지능 온라인 경진대회 참가기
이스트소프트 A.I. PLUS Lab은 과학기술정보통신부에서 주최하는 <2020 인공지능 온라인 경진대회>에 참가했습니다. 저희는 지난 블로그 글을 통해 소개했던 메트릭러닝 기술을 활용하여 얼굴 인식 분야의 두 문제에 도전하였고, 해당 트랙에서 1위를 했습니다. 이번 글에서는 대회 참가기를 소개하고자 합니다. 1. 인공지능 온라인 경진대회 소개 본 대회는 과학기술정보통신부 주최, 정보통신산업진흥원 주관으로, 지난 6월 17일부터...
문서 이해 인공지능(AI) 연구 동향
일상 생활에서 우리는 영수증, 증명서, 계약서 등 다양한 문서를 접하는데요. 이렇게 다양한 문서 속에서 필요한 정보를 추출하고 처리하기 위해서는 많은 노력과 시간이 소요됩니다. 최근 이러한 불편을 해결할 수 있는 ‘자동화’에 대한 관심이 증가하면서 ‘Document Understanding(문서 이해)’의 중요성이 커지고 있는데요. 이번 글에서는 여러 논문들을 바탕으로 문서 이해 인공지능(AI)의 최신 연구 동향을...
Lambda Calculus에 대해 알아보자
그만 알아보자
About Us
기술의 발전으로 우리는 마음속에 그려오던 미래 사회에 한 발짝 가까워졌습니다. 모든 기술이 연결되는 클라우드, 동료가 되어주는 AI, 언택트 서비스를 위한 디지털 전환 등 카카오엔터프라이즈는 단순한 기술 개발을 넘어, 사람을 이해하는 최적의 기술을 연구하며 더 편리한 일상을 추구합니다. 카카오엔터프라이즈 기술 블로그, 테크앤(Tech &)은 기술(technology)에 우리를 둘러싼 수많은 것들을 결합(&)하여 더 나은 미래를 만들 수 있다는
NeurIPS 2019 논문 통계
2019년도 NeurIPS 학회의 논문 통계를 공유합니다 본 문서는 2019년 12월에 개최되었던 NeurIPS 2019(the Thirty-third Conference on Neural Information Processing Systems)에 게재된 논문들의 각종 통계 수치를 분석한 글입니다. Introduction NeurIPS는 세계 최고 권위의 인공지능 학회로, 1987년부터 매해 컨퍼런스를 개최하여 2019년 12월에는 캐나다 밴쿠
Sagemaker에서 PyTorch를 활용한 딥러닝 이미지 분류 모델 학습 및 배포
안녕하세요. 어반베이스 Machine Learning 개발자 백윤아입니다. 어반베이스에서는 공간 분석 서비스인 Space 개발을 담당하고 있습니다. Space는 컴퓨터 비전 영역의 딥러닝을 활용하여 공간을 분류하고, 공간에서 사물을 검출하며 공간의 특성을 분석하는 서비스를 제공합니다. 이번 글에서는 Space의 API를 만들었던 과정에 대해 이야기 해보려고 합니다. AWS 클라우드를 활용하여 간단한 딥러닝 모델 학습부터 서버리스 API 구축까지
셀럽 NOW - 딥러닝 기반의 연예 뉴스 분석 시스템
줌닷컴의 이미지 검색 서비스, 셀럽 NOW의 뉴스 분석 시스템을 소개합니다! 목차 Intro Query 문서 탐색 중복 이미지 제거 및 연관 이미지 클러스터링 뉴스 문서 정렬 결론 Reference 들어가기 전에 본 문서는 최근 줌닷컴에 런칭된 서비스 “셀럽NOW” 에 대한 내용을 다루기 위해 작성된 글입니다. 셀럽NOW는 유명 연예인들의 뉴스와 사진을 고품질 이미지 순(그리드) 또는 최신 이벤트 순(타임라인) 으로 제공하여 포털 사용자에게 더
클라우드 환경에서 머신러닝 서비스 프로토타입 빠르게 만들어보기
안녕하세요. 머신러닝 엔지니어 김수민입니다. 어반베이스에서 Space의 머신러닝을 이용한 기술 개발을 하고 있습니다. Space는 컴퓨터 비전 영역의 딥러닝을 활용하여 공간을 분류하고, 공간에서 사물을 검출하며 공간의 특성을 분석하는 서비스를 제공합니다. 이것은 AWS의 Sagemaker를 활용하여 학습을 위한 모델 선택부터 배포까지 관리하고 있습니다. *Source: Sagemaker 공식 데이터만 있다면 Sagemaker에서 제공하는 고성능
고객 행동 기반 실시간 딥 뉴럴 추천 시스템 : ForYou
(User behavior based Real-time Deep Neural Recommendation System on E-commerce : ForYou) 안녕하세요. 데이터랩의 김한태 입니다. 딥러닝 기술을 이용한 실시간 개인화 추천 서비스인 “ForYou”.”이런 상품 찾아다니셨조?” 구좌의 개발 내용에 대해 소개하고자 합니다. ForYou 딥러닝 추천 시스템의 동작 방식은 1. 다수의 고객 행동 로그를 수집하고, 2. 고객 행동의 시퀀
딥러닝을 이용해 상품 이미지에서 색상 속성을 추출하기
들어가며… 최근 IT 기업을 중심으로 딥러닝 기술을 실제 서비스에 잘 활용하는 사례가 늘어가는 추세이고, 이러한 경향은 비단 IT 기술 기업뿐만 아니라 과학기술, 의료, 예술, 이커머스 등 다양한 분야로 확대되고 있습니다. 실제로 티몬에서도 딥러닝 기술을 다양한 곳에 활용하고 있는데요, 이번 포스팅에서는 이러한 활용 사례 중 한 가지를 소개합니다. 티몬에서는 최근 대량의 딜을 자동으로 등록하는 시스템을 도입하였습니다. 이때 수작업으로 일일이 상
분석용 이벤트 로그 점검/정리하기 1
지그재그는 누적 다운로드 수 1,100만, MAU 200만을 넘어가고 있는 여성 쇼핑몰 모음 앱 서비스입니다. 그렇기 때문에 매일같이 지그재그에 쌓여가는 이용자들의 데이터 로그들도 어마어마하죠. 이와 같은 로그들은 이용자들이 각자 자신에게 맞는 쇼핑몰/상품을 더 쉽게, 편하게 찾을 수 있도록 도와주는 개인화 알고리즘의 핵심 자원이면서, 이용자들이 앱의 각 기능들을 잘 활용하고 있는지 파악하기 위한 사용성 분석에도 필수적입니다. 또한 서비스 운영