AI

AI 서비스 기획, 데이터와 사용자 가치 사이에서

AI 서비스를 기획하다 보면 결국 두 가지 질문에서 계속 막혀요.데이터는 어디서 구하지, 그리고 이걸 쓰는 사람에게 도대체 무슨 이득이지.앞선 글에서는 "AI가 필요한 문제인지"를 먼저 따져 보는 이야기를 했는데, 이번에는 그다음 단계예요.필요한 문제라고 판단했다면 데이터를 어떻게 모을지, 그 데이터를 내어 주는 사용자에게 무엇을 돌려줄지를 함께 설계해야 합니다.한 해를 정리하는 시기라 현업에서 겪은 고민을 정리하는 마음으로 적어 봅니다. 처음 기획서를 쓸 때는 "데이터를 모아서 학습시킨다"라는 한 줄로 넘어가기 쉬워요.하지만 그 한 줄 안에는 꽤 많은 선택지가 숨어 있더라고요.크게 나누면 이런 경로가 있습니다.우리 서비스를 쓰는 과정에서 자연스럽게 쌓이는 데이터사람이 직접 만들어 붙이는 데이터, 예를 ..

Neural Net Architecture Genealogy

정말 잘 정리된 구조도네요. 사랑합니다!! https://github.com/hunkim/deep_architecture_genealogy

아마존의 인공지능 비서

Amazon은 2014년 11월 "아마존 에코"라는 지능형 스피커를 공개하며 인공지능 비서 시장의 장을 열었습니다. Alexa 라는 인공지능 비서를 탑제하고 있는 아마존 에코는 출시 이후 주력시장인 미국에서 약 810만대의 판매량을 보였으며 디바이스 판매 뿐만 아니라 에코를 이용한 아마존의 쇼핑 구매량도 증가 시킨 놀라운 기업입니다. 아마존에서 현재 까지 판매되고 있는 디바이스 상품을 보면 아래와 같이 나열될 수 있습니다. 제품 출시 설명 Amazon Echo 2014년 11월 개인비서 서비스 알렉사와 연동해 개인 일정/날씨/뉴스 등 정보 제공, 음악 재생, 온라인 주문, 가전기기 제어등의 기능 제공 Amazon Tap 2016년 3월 기존 에코와 동일한 기능을 탑재한 충전식 휴대용 제품 Amazon D..

음성 인터페이스와 스마트 스피커

우리는 살아가면서 TV, MP3, 휴대폰, 게임기, 카메라.. 와 같이 생활에 필요한 다양한 전자기기를 접하게 됩니다. 스마트폰이 등장하기 전까지의 세상만 해도 이러한 기기들을 별도로 이용해야했죠. 하지만 스마트폰의 등장으로 이러한 기기들을 스마트폰에 모두 담게 되었습니다. 다양한 기기들을 하나의 스마트폰에 담는 것은 매우 큰 혁신이었습니다.이러한 스마트폰의 혁신을 이끌어준 가증 큰 공신은 누가 뭐라고 해도 "터치 인터페이스"일 것입니다. . 터치 인터페이스는 기존 입력 인터페이스 장치들이 가지는 조작성의 한계를 사실상 완전히 없앨 수 있기 때문에, 스마트폰에 담겨있는 서비스와 기능들을 거의 무한대에 가까운 방식으로 이용할 수 있게 해줍니다. 또한, 손가락으로 화면에 표시된 무언가를 눌러 반응을 보는 것..

Multi-armed Bandit Problem

강화학습 알고리즘의 큰 줄기를 차지하고 있는 Multi-armed bandit problem에 대한 내용입니다. 동영상에서는 Multi-armed bandit problem이 어떤 목적을 지니는지, 그 알고리즘은 어떻게 생긴건지에 대한 개념을 정리한 영상입니다. 영상 목차 - Multi-armed bandit problem (MABP)이란 무엇인가? - Stochastic, Non-stochastic, Markovian MABP 모델 설명 - MABP 알고리즘인 Exp3

인공지능 음성 서비스 와 디지털 콘텐츠 산업

현재까지 인공지능을 활용한 음성 서비스는 인공지능을 활용해서 성공한 최초의 케이스로 인공지능이 핵심인 4차 산업 혁명의 결정체라고 일컬어지고 있습니다. 이전의 PC 산업의 정체기에서 모바일 산업이 새로운 성장 동력으로써 쓰여진 것 처럼, 현재 정체기인 모바일 산업에서 새로운 성장 동력으로 인공지능 산업이 새로운 성장 동력으로 발전할 것으로 모두들 생각하고 있습니다. 그러나 이러한 인공지능 산업이 어느 정도의 괴도에 올라가기 위해서는 빅데이터, 딥러닝, IoT, 새로운 디지털 콘텐츠 등의 융합이 필요할 것입니다. 최근 클라우드 서비스나 IoT의 시장이 확장되고 점자 인공지능의 인프라가 구축되고 있는 반면 인공지능 서비스를 위한 디지털 콘텐츠의 수요가 적고 아직 명확한 시장이 형성되지 못하고 있는 상황 입니..

음성인식의 원리와 기획자가 알아둘 것

요즘 AI 스피커 이야기가 많이 들려서, 음성 서비스를 기획할 때 알아 두면 좋은 이야기를 정리해 보려고 해요.저는 음성 기술을 연구하는 사람이 아니라서, 수식이나 알고리즘을 설명하지는 않습니다.대신 "소리가 어떤 과정을 거쳐 글자가 되는지"와 "그 과정에서 기획자가 알고 있어야 할 약점"에 집중할게요.일반적으로 알려진 개념 수준에서 적었고, 세부 방식은 제품마다 다를 수 있습니다. 사람이 말을 하면 마이크가 소리를 받아 전기 신호로 바꿔요.이 신호를 짧은 구간으로 쪼개서 소리의 특징을 숫자로 뽑아냅니다.그다음에는 이 특징이 어떤 소리 단위와 닮았는지 맞춰 보는 단계가 있어요."이 소리는 'ㅏ'에 가깝다"처럼 소리 조각을 추정하는 부분입니다.마지막으로 소리 조각들이 모여서 어떤 단어와 문장이 되는지를 고..

맥락(Context) 분석 데이터, 무엇을 모으고 어떻게 쓰나

같은 질문을 해도 상황에 따라 원하는 답이 달라지는 경우가 많아요."근처 맛집 알려 줘"라는 말은 점심시간에 회사 앞에서 할 때와 주말 밤에 여행지에서 할 때 전혀 다른 의미를 갖습니다.이렇게 말 바깥에 있는 상황 정보를 맥락이라고 부르고, 개인화나 AI 서비스에서 꾸준히 중요하게 이야기되고 있어요.이번 글은 맥락 데이터로 무엇을 모을 수 있고 어떻게 쓸 수 있는지, 그리고 프라이버시는 어떻게 생각해야 하는지를 기획자 입장에서 정리한 메모입니다. 맥락이라고 하면 막연하지만, 나눠 보면 구체적이에요.시간: 요일, 시각, 계절, 휴일 여부위치: 집, 회사, 이동 중, 지금 있는 지역기기: 스마트폰인지 컴퓨터인지, 화면 크기, 이어폰 연결 여부이력: 최근에 본 것, 자주 쓰는 기능, 예전에 선택한 것환경: 날..