딥러닝으로 리뷰에서 제품 속성 정보 추출하기
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?
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AI/ML 글 모음
기업 기술블로그의 AI/ML 관련 글 1085개
Beauty Domain-Specific Pre-trained Language Model 개발하기
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.
데이터 분석? 그거 뭔데, 어떻게 하는건데 !
유저들이 정말로 원하는 컨텐츠는 무엇일까? — 우리의 추천시스템의 시작 (1)
AI 기반 뉴스 3줄 요약 서비스 개발기
“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...
실시간 데이터 검증하기
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
bayesian optimization in trading
AI는 인공신경망의 등장부터 두 번의 AI 겨울이 지난 현재까지 많은 산업의 패러다임을 바꿔나가고 있습니다. 특히 금융시장에서는 AI의 잠재력을 높게 평가하고, 현재 시장 트렌드 분석, 미래 시장 변화 예측 등을 위한 최적의 예측 모델을 연구하고 있는데요. 이같은 모델 개발을 위해서는 먼저 ‘초매개변수(하이퍼 파라미터, hyperparameter)’를 설정해야 합니다. 많은 연구들을 통해 알 수...
Monad 를 이해하는 방법
Monad 어떤 것을 설명하는 방법에는 몇 가지가 있습니다. 그것의 정의를 가지고 설명할 수도 있고 그것이 갖는 특성을 나열하며 설명할 수도 있습니다. Monad 를 설명할 때는 어떤 방법이 좋을까요? 사실 이 글을 쓰기 전 Monad 를 이해하기 위해 꽤 많은 설명들을 대하였습니다. bind :: m a -> (a -> m b) -> m b return :: a -> m a 이런 설명은 너무 단순하거나 수학적이어서 그 조건을 만족한 것이 어떤 기능을 할 수 있는지 상상하기가 어려웠습니다. Maybe is Monadic jQuery is Monadic Stream (in Java) is Monadic 이런 설명들은 그 사용 예들을 살피며 Monad 가 어떻게 기능하는 패턴이 있는지 대충 느끼게 해주지만 ..
Transformer를 이용해 대량의 게임 데이터를 임베딩 해보자!
Introduction NCSOFT Data Center에는 대량의 로그 데이터가 쌓여있습니다. 이를 활용해 Data Center의 분석가들은 다양한 주제의 분석 목표를 설정하고 인사이트를 도출하고 모델을 생성합니다. 이렇게 진행되고 있는 프로젝트들의 대부분은 다양한 종류의 로그 데이터 중 유저 행동 로그를 사용하여 주로 진행됩니다. 그렇다면, 많은 분석가들이 사용하는 유저 행동 로그 데이터를 그 특징과 정보를 잘 함축시킬 수 있게 임베딩 해
AI를 활용한 고용률 예측 모델 개발기(2)
안녕하세요, AI PLUS Tech Blog입니다. 오늘은 지난달 소개드린 고용률 예측 모델의 개발 과정을 이어 설명드리려고 합니다. 지난 1편에서는 뉴스 기사로부터 고용 시장에 대한 감정 정보(긍정/부정/보통)를 추출하는 부분을 다뤘는데요. 오늘은 이렇게 추출된 감정 정보로부터 미래 고용률을 현재 예보(nowcasting)하는 과정에 대해 중점적으로 살펴보려고 합니다. 본격적인 개발 과정을 소개하기 앞서, 1편을 못 보신...
[디파이 시리즈] #1 디파이 생태계
AI를 활용한 고용률 예측 모델 개발기(1)
안녕하세요, AI PLUS Tech Blog입니다. 오늘은 이스트소프트에서 개발한 고용률 예측 모델의 개발 과정을 소개드리려고 합니다. 지난해 이스트소프트 A.I. PLUS Lab의 NLP 파트에서는 뉴스 정보를 기반으로 한 고용률 예측 모델을 연구하였습니다. 1. 고용률 예측 모델의 필요성 현재 경제상황을 파악하는 좋은 방법은 어떤 것이 있을까요? 여러 나라에서는 현 경제상황을 파악하기 위한 다양한...
뱅크샐러드의 실험플랫폼 분석 인프라 살펴보기
안녕하세요. 실험플랫폼 팀 Data Scientist 이수형입니다. 뱅크샐러드는 실험을 통해 제품을 개선하는 노력이 실제로 사용자에게 더 좋은 경험으로 이어지는지 매일매일 데이터를 통해 검증해나가고 있습니다. 여기서 말하는 실험(A/B Test…
‘가짜뉴스를 찾아라!’ 가짜뉴스 판별 특허 알아보기
안녕하세요, AI PLUS Tech Blog입니다. 오늘은 줌인터넷에서 등록한 가짜뉴스 관련 특허에 대해 간단히 소개드리려고 합니다. 1. 가짜뉴스란? 먼저 특허 내용을 소개하기 앞서, 특허가 나오게 된 배경인 ‘가짜뉴스’에 대해 알아보겠습니다. ‘가짜뉴스’라고 하면 어떤 뉴스가 떠오르시나요? 아마 아래 <그림1>과 같이 거짓으로 꾸며진 뉴스를 생각하실 것 같은데요! 그림1. 흔히 생각되는 가짜뉴스 예시 이러한...
강화학습으로 더 재미있는 게임 만들기
플레이 테스트 및 밸런싱 자동화 그리고 업데이트 방향성 설정까지, 강화학습을 통해 보다 재미있는 게임을 만들어나간 과정을 이야기해봅니다.
TensorFlow Custom Op으로 데이터 변환 최적화하기
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2020 인공지능 그랜드 챌린지 참가기
안녕하세요, AI PLUS Tech Blog입니다. 새해부터 기분좋은 소식으로 찾아뵙게 되었습니다. 바로 이스트소프트가 과학기술정보통신부가 주최한 <2020 인공지능 그랜드 챌린지>에서 행동인지 트랙 1위를 하게 되었는데요! 이번 포스팅에서는 AI 챌린지가 낯선 분들도 쉽게 이해하실 수 있도록 해당 대회 소개 뿐만 아니라, 준비과정을 자세히 소개드리려고 합니다. 특히 이번 챌린지에 참가해 문제를 풀어내는 과정이 회사에서...
[DeFi 탐험 #2] Swerve
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