빅웨이브에이아이 기술블로그

안녕하세요! 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이현상입니다. 지난 포스트에서는 차별 및 혐오 표현 탐지 솔루션에 대해서 소개드렸습니다. 이번에는 새로운 주제로 고객 등급을 과학적인 방법으로 분할하고 딥러닝 기술을 활용하여 고객 이탈을 방지할 수 있는 시스템에 대해서 소개드리겠습니다. 본 주제는 2020 AI Championship 위메프 부문 "고객 세부 등급화와 등급 변화 감지를 통한 맞춤 홍보 서비스 제공 AI"에서 2위를 수상했다는 점 미리 말씀드립니다. 2020 AI Championship 2020 AI Championship은 위메프, 네이버, 한국타이어 등 8개의 대기업이 다양한 인공지능 관련 주제를 가지고 경연하는 대회였습니다. 여타의 AI 경진대회와 다르게, 2020 AI Championship..

안녕하세요! 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이현상입니다. 지난 포스트에서는 2020 인공지능 온라인 경진대회의 악성 댓글 분류 task에 대해서 다뤘습니다. 이번에는 이 악성 댓글 분류 기술의 범위를 조금 더 확장하여 범용적인 차별 및 혐오 표현 탐지를 위한 시스템을 소개드리겠습니다. 2020 인공지능 온라인 경진대회의 목적은 인공지능 분야에서 기술이 우수한 기업들을 선정하여 인공지능 관련 사업화를 하는 것입니다. 경진대회를 통해 30개의 우수 기업을 선정하여 사업화를 진행하는데 감사하게도 빅웨이브팀이 선정되어 사업화를 하게 되었습니다. 여기서 빅웨이브에이아이 법인이 설립되게 되었습니다. 빅웨이브 팀의 사업화 주제는 "인공지능 기반 차별 및 혐오 탐지 시스템 개발" 입니다. 데이터베이스 구축 인터넷 뉴스 ..

코드 예제 지난 포스트에서 다뤘던 딥러닝 기반 악성 댓글 분류 모델링을 실제 python code 예제를 실행 해보겠습니다. import pandas as pd import re import konlpy from konlpy.tag import Okt from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint import sklearn import multiprocessing okt = Okt() import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers import numpy as np import os 필요한 모듈을 불러옵니다. Konlpy 패키지는 자바 설정을 ..

안녕하세요! 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이현상입니다. 오늘의 포스트 주제는 2020 인공지능 온라인 경진대회에서 빅웨이브 팀이 악성 댓글 분류 부문 1등을 달성했던 딥러닝 모델링에 대한 것입니다. 2020 인공지능 온라인 경진대회는 과학기술정보통신부를 주최로 다양한 주제에 대한 인공지능 모델의 성능을 평가하는 대회입니다. 총 400팀의 대학생, 대학원생, 연구소, 기업 등 다양한 소속의 인원들이 이 경진대회에 참가했습니다. 경진대회에서 우수한 성과를 낼 수 있다면 사업화 지원금 총 1.6억을 지원받을 수 있기 때문에 경쟁 수준이 상당히 치열했던 것으로 기억합니다. 빅웨이브 팀은 총 5명으로 구성되어 악성 댓글 분류, 태양입자유입(Proton Flux) 양상 예측, 일부 구간 통행량 예측 task에 참가..