조환희의 학습 블로그

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..

다음과 같은 게임이 있다. S에서 출발하여 G에 도착하는 게임인데 F는 지나갈 수 있고 H에 가게되면 빠져 죽는 게임이라고 한다. 이 게임에 대해서 알고리즘을 Agent가 environment에서 action을 취하며 돌아다닐 것이다. 이 action에 따라서 enviroment는 상태를 돌려준다. 여기서는 index를 state로서 되돌려 줄 것이다. 그리고 reward는 G에 도착하게 되었을때 점수를 줄 것이다. 예를 들어보자. 만약 S에서 오른쪽으로 한 칸 움직였다면, state:1, reward:0이 된다. 이것을 일반화 하면 Frozen Lack 뿐만 아니라 거의 모든 환경에 적용할 수 있다. OpenAI Gym에 가면 많은 정보를 얻을 수 있다. gym.openai.com/ OpenAI를 사용..

Reinforcement가 어떤 의미를 가지고 있는지, Reinforceabling이 뭐하는 것인지, 어떤 문제를 풀 수 있는지 개략적으로 알아보겠다. reinforcement는 굉장히 폭넓은 분야에서 사용되고 있는데 그 중 하나가 어떤 것을 훈련시킬때 사용된다. 우리의 삶에서 어떤 것을 배울 때 하는 행동들이 Reinforcement와 유사하다. 환경속에서 상태 변경되면 내가 어떤 행동을 할 때 마다 상태가 업데이트 된다. 치즈를 찾는게 목표인데 돌아다니며 매 순간마다 잘했다 못했다라는 것은 주어지지 않지만 마지막에 운이 좋아서 치즈를 발견하게 된다면 보상으로 받게 된다. 이런 형태의 환경으로 구성할 수 있는 것이 Reinforcement Learning이다. Reinforcement는 최근들어 나와있..

In [1]: import nltk In [2]: !pip3 show nltk Name: nltk Version: 3.4.1 Summary: Natural Language Toolkit Home-page: http://nltk.org/ Author: Steven Bird Author-email: stevenbird1@gmail.com License: Apache License, Version 2.0 Location: c:\users\whanh\appdata\local\continuum\anaconda3\lib\site-packages Requires: six Required-by: In [3]: sentence = """At eight o'clock on Thursday morning Arthur..

powered bt AWS 아마존 웹서비스를 이용할 수 있는 지원을 받는 방법 (광고 아님;;) Deep Network의 특징 1. Takes a long time for training - Many forward/backward propagation and weight updates - Many metrics multiplications 2. Very quick for testing and use in practice - One simple forward propagation Takes a long time for training을 해결하기 위한 방법 중 하나로 GPU를 사용하는 것이다. GPU는 Metrics 계산을 병렬적으로 아주 빠르게 처리할 수 있다. 텐서플로우 같은 경우 binary를 배포할때..