2기 스쿼드 팀은 유성님이 발표하였습니다. 이번 기수는 스쿼드에 등록된 SoTA 모델들에 대한 학습을 위주로 진행하였는데 어려운 만큼 재미있었던 시간이었습니다. 2기 스쿼드 팀으로 함께 노력해주신 유성님, 전은광님, 박산희님, 남윤상님, 서인석님, 김창석님, 유진영님께 감사 말씀드리구요. 투표와 자발적인 참여로 끝까지 함께 해서 뜻 깊은 시간이었습니다. 감사합니다.

랩 소개 SQuAD팀은 2017년 스탠포드 대학에서 주최한 SQuAD 1.1에서 상위 성적을 거둔 모델을 분석하여 뉴스 도메인에 적용하고, 뉴스 데이터를 기반으로 사용자에게 컨텐츠를 추천할 수 있는 시스템을 연구하고자 합니다. 구글 QANet, Microsoft r-net 등 딥러닝의 최신 기술이 담겨 있는 복잡한 모델을 학습하는 것이 쉬운 일은 아니지만, 팀원이 한마음으로 합심하여 역량을 발휘하면 배우는 것도 많고, 원하는 성과를 낼 것으로 기대합니다. 활동계획 1. 구글 QANet 분석 2. Microsoft r-

연구 결과 공유 SQuAD팀은 데이터 분석, 임베딩, 모델 3파트로 나눠 연구를 진행하였습니다. 파트를 나눠 다양한 관점에서 접근하니 좀 더 체계적이고 활발한 활동을 이끌어 낼 수 있는 좋은 시간이었습니다. 5시까지 빠듯하게 진행하였으나 시간 및 여건 상 이번에 발표하지 못한 분들은 Slack을 통해 온라인으로 정보 공유하기로 하였습니다. 1. 모델 파트 -. 유성 Transformer : Attention Is All You Need에서 발표한 Self-Attention 메카니즘을 활용한 Seq-to-Seq 인코더-디