if (kakao) 2021 컨퍼런스에서 AI 관련 기술 발표 세션을 소개합니다. 듣고 싶은 세션이 있다면, 컨퍼런스 사이트에서 관심세션으로 등록해주세요. 세션 영상이 공개되면 알려드릴게요. 참고로, 개발자를 위한 세션과 프로그램은 Day2 탭에서 확인할 수 있습니다.
컨퍼런스 홈페이지에 가입하고 사전등록하면, 한정판 이모티콘도 증정합니다. 많은 관심과 참여 부탁드려요.
TensorFlow Serving보다 10배 빠르게 서빙하기
텐서플로우로 만든 딥러닝 모델을 서비스에서 사용하기 위해 인퍼런스 서버를 구축하는 과정에서 코드 레벨/도메인 레벨/Layer Fusion/구현 레벨 등 다양한 관점에서의 최적화를 통해 TensorFlow Serving보다 10배 빠르게 만든 과정을 공유합니다.
- 발표자 : jesse.ha(하광성)
– 카카오 추천팀에서 머신러닝 서비스를 위한 플랫폼과 기반기술을 연구/개발하고 있습니다. - 추천대상 : 머신러닝 엔지니어, 딥러닝 엔지니어, 최적화 엔지니어
- #TensorFlowServing #CPUInference #inference
ML로 기프트권 받을 유저 정하기
ML을 사용하여 픽코마 무료 에피소드 열람 기프트권 발송을 효율적으로 해결한 방법에 대해 설명합니다. Feature 생성 및 선정과 실서비스 적용 시 주의했던 점들을 공유합니다.
- 발표자 : yul.kk(김율리)
– 카카오 추천팀의 연구/개발자로 다양한 머신러닝 추천 시스템을 만들고 있습니다. - 추천대상 : 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 프로모션 기획자
- #MachineLearning #Feature Engineering #Feature Selection #Feedback Loop
BERT보다 10배 빠른 BERT 모델 구축
BERT는 NLP 분야에서 SOTA 모델이지만 학습하는데 많은 시간과 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 기존 BERT 대비 10배 더 빠르게 학습시키고 성능도 더 좋은 모델을 구축할 수 있었던 이유와 실제 서빙까지의 경험을 공유하고자 합니다.
- 발표자 : marko.k(김민석)
– 카카오 추천팀에서 추천, 분류 등 머신러닝 서비스를 위한 딥러닝/추천 모델들을 연구/개발하고 있습니다. - 추천대상 : 머신러닝 엔지니어, 딥러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트
- #DeepLearning #MachineLearning #NLP #Serving #TensorFlow #PyTorch
스마트 메시지 서비스 개발기
카카오톡 스마트 메세지 서비스는 머신러닝을 활용하여 최적의 사용자에게 최적의 소재로 광고메세지를 전송하게 하는 서비스입니다. 본 세션에서는 스마트 메세지 서비스를 개발하면서 고민한 문제들과 이에 대한 해결 사례를 기술 중심으로 공유합니다. 특히 후반부에서는 kafka streams 에 대한 기술 소개와 적용 과정을 자세히 다룹니다.
- 발표자 : dane.w(우영화), cory.doras(최원영)
– 광고추천팀에서 데이터 처리 플랫폼과 스마트 메세지 서비스를 개발하고 있습니다. - 추천대상 : 데이터 중심 서비스 개발에 관심있는 개발자, kafka와 스트림 데이터 처리에 관심있는 개발자
- #추천서비스 #Kafka #DataEngineering #MicroServiceArchitecture
비대면계좌개설을 위한 딥러닝 기술 적용기
카카오페이에서는 비대면 계좌 개설을 원활하게 진행하기 위해서 오브젝트 디텍션, OCR 모델을 각각 자체적으로 만들어 사용하고 있습니다. 이 과정에서 겪은 경험을 적용 관점에서 공유합니다.
- 발표자 : jordan.air(심현우) jex.jang(장상현)
– jordan은 카카오페이 데이터팀의 Software Engineer / Product Owner로서 주로 OCR이 필요한 문제를 분석하고 해결하는 방법을 연구 및 개발하여 적용하고 있습니다. 다방면의 분야에 대해 폭넓은 관심을 가지고 있으며, 특히 연구했던 내용을 적용하고 지속적으로 개선해나가는 과정을 즐깁니다.
– jex는 카카오페이 데이터팀의 데이터 응용 엔지니어로서, 딥러닝 모델링과 iOS SDK 개발에 전문성을 가지고 있습니다. 딥러닝 기술을 실제 서비스에 반영하는 데 관심이 많으며 카카오페이에서는 비대면 계좌개설 프로젝트의 핵심 모듈을 담당하고 있습니다. - 추천대상 : 딥러닝 모델 적용에 관심이 있으신 분
- #딥러닝 #AI #Object Detection #OCR
카카오모빌리티의 MLOps 도입기
카카오모빌리티의 MLOps 도입 초기 주요 key points 소개합니다.
- 발표자 : zlatan.el(이동우)
– 데이터엔지니어링팀에서 Data&Backend Engineer로 근무하던 중 ML2Service의 매력을 느껴 MLOps로 역할을 수행했습니다. 그 동안 개발자의 시각으로 MLOps 프로젝트를 진행해왔는데, 최근에는 인텔리전스연구팀으로 소속을 옮겨 좀더 ML Modeling, ML Modeler, GCP를 중심으로 MLOps 프로젝트를 재정의하고자 노력 중입니다. - 추천대상 : MLOps가 무엇인지 궁금하신 분, ML2Service에 흥미가 있으신 분
- #ML #MLOps
Traffic Time/Speed Prediction of Kakao Mobility
딥러닝 기반의 도로 속도 예측을 위한 데이터 처리, 모델링, 서빙 경험을 공유합니다.
- 발표자 : dominic.jmkim(김정민)
– dominic은 카카오모빌리티 인텔리전스 연구팀에서 ML 모델 개발 및 교통관련 연구를 담당하고 있는 데이터 사이언티스트입니다. - 추천대상 : 교통 예측에 관심이 있거나 예측 ML 서비스가 궁금하신 분들
- #교통예측 #Tensorflow #예측모델
모빌리티 서비스를 위한 ML Lifecycle 자동화
서비스 환경이 변화함에 따라 그 기반이 되는 ML모델도 다시 학습되어야 합니다. 모빌리티 서비스를 위해 ML Lifecycle을 자동화한 경험을 공유합니다.
- 발표자 : carl.csms(김장현)
– 주로, 데이터 시스템과 백엔드 서비스를 개발해왔습니다. 카카오모빌리티에서는 ML서비스를 개발하고 있고, 항상 사용자 중심의 설계와 자동화를 통한 플랫폼의 고도화를 고민하고 있습니다. - 추천대상 : 모빌리티 서비스에서 ML모델의 역할이 궁금하신분, ML Lifcecycle 자동화를 검토중이신 분
- #ML #MLOps #Automation
