Preview AI(1) @if(kakao)2021

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

 

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