AI PLUS 2019 참석 中

급하게 고쳤다..

 

이스트소프트 ~ 수석 발표

1. 품목수가 많다 - softmax대신 metric learning -> why?

2. 인공지능이 아는것과 모르는 걸 구분하는 LEARING - META RECOGNITION

3. ROUNZ

 

비전 발표하신 분 - 데이터셋을 어떻게 모았는지.

 

분류문제 - softmax 분모 에 모든 상품 확률 - 시간복잡도가 커짐
10만개 20만개 - softmax 가 되면 계산 불가능
open set problem - 기존에 우리가 가지고 있는 품목과 비슷하냐 이렇게 바라보면 
알고있는 분류에 해당하느냐가 아니라 KNN등을 이용해서 Similarity를 구함 

더 적은 분류기로 pretraining 한 다음 다른 걸 적용한 metric learning 

유저가 안경이미지를 올리고 4000 - 너는 

판매하는 4000개 

vs

안경은 안경대로 학습

학습데이터 - 판매하는 안경데이터와는 무관,

유저 후기 등 학습데이터를 구함. 

4. AI를 활용한 시계열 예측 임우형 LG 사이언스 파크 연구위원 발표

 

 

질문 생각

a. 독립사건의 Time series Forecasting vs 종속사건 Time series Forecasting

 

5. 현대차 박상길 AIR LAB 책임 연구원

a. Voice Interface라면 휴멜로와 collaborate가능하지 않을까?
b. 

자동차 회사

A. OEM Driven (벤츠, BMW)
B. Platform Driven (APPLE, GOOGLE)

- 운전을 재미있게 만드는 작업(Gamification - Tesla 핸들을 통한 게임 탑재)

차량안에는 카메라도 있기 때문에 이미지 데이터도 트레이닝

현대차 Platform 속의 TTS가 휴멜로가 된다면 정말 파괴력이 클 듯. 이렇게 가고 싶다.

핵심은 Personality

QA System - 질문에 대한 답을 바로 찾는 시스템
기계번역 - 자동차 도메인에 특화된 번역

1. OEM VS PLATFORM -> 현대차는 어디에 속하는지 - 자동차 OEM (이 두개의 차이는 
2. 지금 정확도가 어느정도 되는지 그걸 어떻게 측정하는지 - 검증된 모델 도메인에 맞게 Customize
3. 모든 분야를 다 하고 있는지 연구원인력은 어느정도 수준이신지 - 50명 정도 Hiring  내년까지 200명 만드는게 목표 

6. 스캐터랩 김종윤 대표 

 

구글 어시스턴트와 루나를 함께 만들고 있음

So 일상대화를 어떻게 구현할 수 있을까?

dataset is from 연애의 과학

멀티턴 컨텍스트도 인식

7.