SQUAD (랩장 유성)

모임 참석자 유성 랩장 홍권일 연구원 박산희 연구원 연구 결과 공유 홍권일 연구원 [연구 내용-1] Lightweight CNN 발표 박산희 연구원 [연구 내용-1] Word embedding(Word2vec) 삽질기 발표 유성 연구원 [연구 내용-1] : Factorization machine를 활용한 RecSys 2015 데이터 분석 기존 matrix factorization은 user-item 간의 interactions만 가지고 추천을 했습니다. FM은 이 문제를 polynomial regres

모임 참석자 박산희 연구원 유성 랩장 장광훈 연구원 전은광 연구원 정찬민 연구원 홍권일 연구원 연구 결과 공유 홍권일 연구원 • [연구 내용-1] PPT발표 자료 • [연구 내용-2] 2기 SQUAD팀에서 진행하였던 언어모델링 기반 검색기를 개선하여, 문서 하나씩 유사도 비교를 하는게 아니라, 48개씩 한번에 비교하도록 하는 버전을 개발하여 공유하였습니다. 구조를 간단히 설명 드리자면, 1배치에 질문 1개랑 맥락 48개를 한번에 각각 Q와 C에 넣고, QANet 처럼 인코더에 인코딩 1차 시킨 후, 코어텐션

모임 참석자 유성 랩장 장광훈 연구원 전은광 연구원 한동희 연구원 홍권일 연구원 홍지민 연구원 연구 결과 공유 홍권일 연구원 [연구 내용-1] "버트를 이용한 챗봇 구현" PPT발표 1. 딥러닝 자연어 처리의 이해 2. 버트 이해하기 3. 데이터 구성방법 [자료공유] "캐쥬얼넷" https://m.blog.naver.com/hist0134/220994890279 [자료공유] "Music Transformer" https://magenta.tensorflow.org/music-transformer 전은광 연구원 [연구 내용-1]

랩 소개 랩 SQUAD은 "자연어처리 기초부터 시작해서 SOTA모델 응용까지" 라는 목표를 가지고 모였습니다. 연구원 소개 이름 : 유성 / 랩장 직업 : 빅데이터/AI 개발자 하는 일 : 현재 e커머스 회사에서 빅데이터 및 딥러닝 서비스 개발을 하고 있습니다. 주로 챗봇 을 개발하고 있습니다. 하고 싶은 말 : 딥러닝 공부한 지는 2년 정도 되었고, 이미지 처리로 딥러닝을 시작했지만, 인공지능연구소에서 2기 SQUAD 랩 활동을 하면서부터는 NLP의 매력에 푹 빠져있습니다. 현재 단기적인 목표는 BERT와 같은 SOTA 모