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2018. 10. 11-12 COEX Grand Ballroom, Seoul

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SESSIONS

강연 목록

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강연 분야
  • 머신러닝
  • 기타
강연 제목
로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
강연 내용
AlphaGo, Dota 2, DeepStack - AI beats humans as long as the world is neat and digital. But how close are we when it comes to football and grocery shopping? In this talk we address the challenges in bridging such a gap, describing research and promising future directions currently pursued at Naver Labs to take robots from computer screens and bring them into real environments. In computer games, the goal is usually well defined and can be simulated in ‘hyper-speed self-play’ to get experience that would take hundreds of years to obtain in real environments. To successfully transfer algorithms from simulators to real life robots need to be able to successfully carry out tasks in every day contexts. Since evaluating the outcome of the performance of these tasks is manually intensive and that complex environments are hard to simulate realistically, we are currently pursuing approaches where robots learn to accomplish tasks autonomously. The important part of this approach is to make the robot curious about its environment to allow it to learn in a self-supervised manner and to utilize as much as possible its experience. We describe our ForwardGAN-approach to build these models and demonstrate robot behaviour on task of active localization that allows it to quickly localize itself on a map.
강연자
Tomi Silander​
강연자 사진
강연 분야
  • 검색
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
강연 내용
이 세션에서는 기계 독해 (Machine Reading) 모델을 QA 엔진에 적용하는 방법론에 대한 연구, 겪었던 문제들, 연구계 및 산업의 동향, 그리고 제가 생각하는 우리가 나아가야 할 방향을 전반적으로 다룰 예정입니다. 기계독해는 주어진 문서와 문서에 대한 질문이 주어졌을 때, 문서내에서 답을 구하는 문제입니다. 기계독해는 2016년 SQuAD를 시발점으로 최근에 많은 모델과 많은 데이터 (TriviaQA, MS MARCO, 등등)가 연구 및 공개되었고, 특히 올해에는 인간수준을 넘어서는 알리바바, 마이크로소프트 및 구글의 모델이 공개되기도 했습니다. 이렇게 연구계와 업계가 많은 관심을 보인 이유가 여럿 있겠지만, 기계독해 모델이 QA (질의응답) 엔진에 직접적으로 적용이 가능한 점을 빼놓을 수 없습니다. 예를 들어, "하늘이 왜 파랄까?"라는 질문을 답하기 위해 먼저 관련된 "하늘"이라는 문서를 찾고, 기계독해 모델에 해당문서와 질문을 넣게 되면, 답이 나오는 구조입니다. 이는 문서를 찾아주기만 하는 서비스, 즉 "검색"을 넘어서서, 문서를 "이해"하고 원하는 정보를 꼭 집어서 찾아줄 수 있는 서비스가 됩니다. 다만 막대한 정보의 바다 속에서 올바른 문서를 찾는 것은 쉬운 것이 아닙니다. 따라서 기계독해를 통한 QA는 검색과 NLP의 첨단 접점이라 볼 수 있습니다. 먼저 기계독해 이전의 검색기반 QA를 간단히 설명하고, 다음은 최근에 각광받는 기계독해 (NLP) 기반 QA를 자세하게 살펴보려 합니다. 하지만 전자는 섬세함이 부족하고, 후자는 속도가 느립니다. 그래서 마지막으로는 둘을 통합하는 방법론을 다룹니다. 특히, 단순하게 "검색 후 독해" 형태를 벗어나서, 제가 최근에 연구했던 Phrase-Indexed QA를 새로운 challenge로서 제안하고자 합니다. 기존 기계독해 문제를 phrase retrieval 형태로 치환함으로써, scalability (속도) 뿐만 아니라 phrase representation learning 을 도모합니다. 새로운 패러다임의 첫번째 주자로서 제가 겪었던 문제들 및 해결방법을 논하고, 연구계 및 업계의 참여를 독려하고자 합니다.
목차
1. 찾는 QA (검색)
2. 이해하는 QA (NLP)
3. QA는 검색과 NLP의 조화다
  • 찾고나서 이해하기
  • 빛의 속도로 읽기: Phrase-Indexed QA
강연자
서민준
강연자 사진
강연 분야
  • 빅데이터
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
파파고 서비스 2년의 경험
강연 내용
2016년 8월 서비스를 시작한 자동 통역앱 파파고가 2년 동안 어떤 과정을 통해 성장했는지 이야기하고자 합니다. 사용자들로부터의 피드백을 통해 빠르게 기능을 추가하고 수정한 개발 내용을 공유합니다. 통역앱에서 어떤 고민들과 문제점들이 있었는지, 기술과 UX를 통해서 어떻게 문제를 해결했는지 공유하는 시간을 가지고자 합니다.
목차
  • 경험 1. Priority: 사용자에게 묻기
  • 경험 2. UX: UX로 응급 처치하기
  • 경험 3. Risk: 개편 리스크 줄이기
  • 경험 4. Collaboration: 상황에 맞게 변화하기
  • 경험 5. Culture: 파파고가 일하는 방법
강연자
김준석
강연자 사진
강연 분야
  • 빅데이터
강연 제목
Druid로 쉽고 빠르게 빅데이터 분석하기
강연 내용
빅데이터를 저장/분석하기까지 고민과 성능향상을 위해 진행한 여러가지 노력들에 대해 이야기하려고 합니다. 데이터 분석환경을 구축하면서 고려했던 점과 다양한 플랫폼별 비교 테스트한 결과를 소개하고 Druid를 통해 분석할 수 있는 기능과 고급 분석을 위해 진행한 다양한 튜닝 경험을 알려드릴 예정입니다.
목차
1. 데이터 분석의 필요성
2. Druid? 그게 뭔데?
  • Apache Druid vs. Elasticsearch vs. Apache Kudu
3. Druid로 분석하기 - 기본편
4. Druid 성능 향상시키기 - 고급편
  • 질의성능 향상시키기
  • 저장성능 향상시키기
  • 편한 운영을 위한 노력
강연자
송은혜
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
강연 내용
"언제까지 직접 눈으로 클러스터링할래? 언제까지 밤새 감으로 파라미터 튜닝할래?" AutoML과 자연어처리 중 특히 Chatbot과의 결합으로 데이터만 있으면 스스로 인간의 언어를 학습하고, 보다 정확한 대화모델을 만들어내는 가능성이 현실이 되는 과정을 소개하고자 합니다. 사용자로부터 입력된 여러 쌍의 QA 데이터를 클러스터링부터 여러 모델에 사용될 파라미터 최적화, 개별 모델 성능 평가 그리고 여러 모델 간의 앙상블 가중치 자동설정 후 처음 주어진 데이터로 최적의 챗봇 모델 최종 제안 및 서비스까지 one-click으로 이루어지는 AutoML을 공유하고, 더 넓게는 챗봇이 아닌 다른 NLP분야에서도 적용 가능한 AutoML의 가치를 나누고자 합니다.
목차
  • 스스로 언어를 배우는 인공지능 만들기 : AutoML과 NLP/Chatbot 개념 소개
  • 우리 챗봇의 말하기 실력은 몇 점? : Chatbot 자동 평가 프로세스
  • 말뭉치 줄게, 챗봇 다오 : Chatbot 자동학습 프레임워크
  • 실제 클러스터링 결과, 모델 성능 및 상용 서비스 현황 공유
대상
주어진 문장을 보다 적절한 벡터공간에 표현하고자 하는 노력, 인공지능 모델에게 사람의 언어를 더 잘 가르쳐주고자 하는 노력, 그리하여 사람처럼 자연스럽고 정확하게 대답할 수 있는 챗봇을 만들고자 노력 중인 개발자분들에게 도움이 될 수 있길 기대합니다.
강연자
이재원
강연자 사진
강연 분야
  • 빅데이터
강연 제목
C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
강연 내용
네이버의 다양한 대용량 데이터를 다루기 위해 수백명이 함께 사용하는 사내 공용의 하둡 클러스터인 C3가 운영되고 있습니다. 일반적으로 하둡은 MapReduce, Spark와 같은 데이터 처리를 위한 플랫폼으로 알려져 있습니다. 하지만, C3에서는 HBase, Kafka, Zeppelin 등의 다양한 앱을 실행하거나 사용자가 직접 작성한 Docker 이미지를 실행할 수 있는 환경을 제공합니다. 이로써 C3는 데이터 처리뿐 아니라 다양한 용도로 사용되고 있습니다. 예를 들어 Zeppelin을 이용해 데이터를 분석하거나, 처리된 데이터를 서빙하는 웹서버를 구동시킬 수도 있습니다. 사실상 데이터 처리부터 분석, 서빙까지의 모든 작업이 하둡 클러스터에서 가능합니다. 본 세션에서는 이를 위해 활용된 YARN, Apache Slider, Docker 대해 소개하며 어떻게 이를 적용하였는지 설명합니다. 또한, 그동안 발생했던 다양한 이슈들을 사례를 들어 설명하고 해결 방법을 공유합니다.
목차
1. C3 소개
  • 데이터 처리를 위한 하둡 클러스터로 시작
  • 다양한 앱, Docker 이미지 실행 환경 제공
2. 어떻게?
  • Hadoop YARN, Apache Slider, Docker
3. 고려사항 / 이슈
  • Containerization
  • Resource Isolation
  • Reliability
  • Scheduling
  • Upgrade/Reconfigure
  • Usability
4. 앞으로는?
강연자
남경완
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장소
코엑스 그랜드볼룸 (Coex Grand Ballroom)
주소
서울 강남구 영동대로 513 코엑스, (지번) 삼성동 159 코엑스
연락처
02-6000-0114

그랜드볼룸은 봉은사 맞은편 코엑스 1층 북문 쪽에 위치해 있습니다.
지하철 이용 시 9호선 봉은사역 7번 출구를 이용하시거나 삼성역 6번 출구를 이용하시면 됩니다.

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