조환희의 학습 블로그

강의 : Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 10 - Chatbots / Closing Remarks 전에 들었던 강의들에서 들어서 알고 있는 내용이었지만 공부한다는 생각으로 내용을 정리해보고자 한다. 이 강의는 챗봇에 대해 설명하기 위해 학생들이 원하는 강좌를 찾거나 등록할 수 있는 챗봇을 예제로 설명하고 있다. 우리가 알고 있는 알고리즘이 어떻게 적용되는지 진행 과정을 통해 이해하는 수업이었다. Example1 Student: Hi! I want to enroll in CS106A for Winter 2019 to learn coding. Chatbot: For sure, I just enrolled you! Example2 Student:..

출처: https://hackernoon.com/chatbot-development-challenges-part-2-560bc4c169d0 Chatbot Development Challenges - Part 2 Discussing chatbot project organization, architecture and common pitfalls. hackernoon.com 파파고 번역입니다. In Part 1 of the series I talked about common conceptual and day-to-day development challenges in chatbot building. In this part I will discuss in detail some architectural challe..

출처 : https://hackernoon.com/chatbot-development-challenges-part-1-bf472062be60?source=user_profile---------1----------------------- Chatbot Development Challenges - Part 1 What to expect when you start building your first chatbot hackernoon.com 파파고 번역입니다. Last October, virtual assistants were placed at the Peak of Inflated Expectationsin 2017 Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies. It was ..

출처 : https://youtu.be/6yCD8nw2ZQM 어떤식으로 의도를 알아낼 것인가? Intent를 알아내는 법 (Text Classification) 피자주문 하고 싶어/ 여행 정보 알려줘/ 호텔 예약해줘 주문, 정보, 예약의 3가지 의도 문장 내 word검색으로 일일이 파악할 수도 있으나 한계가 있음. 사용자는 피쟈 시켜먹고 싶어/ 여행 좋은데 알려줘.. 이런식으로 질문을 던질 수 있다. Deeplearning를 활용하면 이런 문제들을 해결 할 수 있음. Char + CNN으로 분류해보자. (CNN - Feature 주문, 정보, 예약) (Word Similarity 피자, 피쟈 / 정보, 갈만한데) CNN char? CNN은 일반적으로 이미지의 특징을 추출하여 인식하는데 많이 쓰이나 이미지..

출처 : https://youtu.be/HoT2TheIlUQ Session1 내용 Session2는 위 그림에서 왼쪽 부분을 다룬다. Chatbot의 특징 - 많은 기술이 필요(NLP, AI, F/W, Text Mining and 다양한 개발 skill) - Deep Learning을 공부하는 입장에서 결과 확인이 빠름 적은 computing으로 빠른 결과확인 가능(Text기반) - 재미가 있음(Micro Data처리에 비해 Biz dependency가 적은편) 이미지(CNN)이나 정형Data(CNN)보다는 Data처리에 대한 부담감이 적음(형태소 분석기등으로 쉽게 전처리 쓴다는 가정하에) - 응용분야가 많은 (API기반의 다양한 서비스 연결 Smart Management) intent와 slot만 채워..