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최근 인공지능을 활용한 챗봇에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 챗봇 설계에 관한 좋은 글이 있어 번역을 해보았습니다. 이 글은 IBM DeveloperWorks에 기재된 Michael Yuan의 글을 번역한 것으로 의역이 있습니다. - 김정주([email protected])

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대화형 챗봇 설계의 과제

사용자는 챗봇이 매우 간단하고 최소한의 요구만 하기에 좋아합니다. 그것은 대화식 문자 메시지처럼 간단해질 수 있습니다. 또한, 사용자는 자신이 선호하는 메시지 앱에 계속 머물기를 선호합니다. 앱, 웹 URL, 메뉴, 버튼, 광고, 크롬 및 기타 요소를 탐색하지 않고 바로 목표를 달성하고자 합니다. 그러나 이 단순성은 큰 설계 과제도 제시합니다. 챗봇은 사용자의 말을 정확하게 이해하고 적절히 행동해야 합니다. 이것은 오늘날 최고의 자연어 AI (인공 지능)에게도 매우 어려운 과제입니다.

현재 상태의 AI에서는, 대화식 문자 메시지 또는 대화식(Conversational) UI, 즉 CUI는 (안타깝게도) 거의 항상 잘 설계된 그래픽 UI(GUI)보다 열등합니다. GUI와 비교하여 CUI는 초기 단계에 있습니다. 커뮤니티로서 우리는 여전히 CUI의 디자인 패턴과 우수 사례를 모색하고 있습니다. 이 튜토리얼에서는 챗봇이 왜 실패하고 성공할 수 있는지 설명합니다.

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Kinesis로 App 로그 다루기

글쓴이: 김정주([email protected])

이 글은 AWS 블로그를 참고하고 추가/보완하여 작성되었습니다.

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Kinesis는 아마존 웹서비스(AWS)에서 제공하는 실시간 데이터 처리기이다.

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도커와 AWS를 활용한 클라우드 딥러닝 환경 구축

글쓴이: 김정주([email protected])

최근 딥러닝 관련 패키지들은 대부분 CPU와 GPU를 함께 지원하고 있습니다. GPU를 사용하면 보다 빠르게 학습 결과를 낼 수 있지만, GPU를 활용하기 위해서는 NVIDIA계열의 그래픽 카드, 드라이버 S/W 그리고 CUDA의 설치를 필요로 합니다.

이 글에서는 AWS의 GPU 인스턴스와 도커를 활용해 딥러닝 패키지(Caffe)를 편리하게 사용하는 방법을 소개합니다.

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FROM ubuntu:14.04

# A docker container with the Nvidia kernel module and CUDA drivers installed
ENV CUDA_RUN http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/6_5/rel/installers/cuda_6.5.14_linux_64.run

RUN apt-get update && apt-get install -q -y \
  wget \
  build-essential 

RUN cd /opt && \

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"""Functions for downloading and reading MNIST data."""
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import gzip
import os
import numpy
from six.moves import urllib
from six.moves import xrange  # pylint: disable=redefined-builtin
SOURCE_URL = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'

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텐서플로우 시작하기

글쓴이: 김정주([email protected])

이 문서는 텐서플로우 공식 페이지 내용을 바탕으로 만들어졌습니다.

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소개

텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리입니다. 데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 방식을 사용하였습니다.

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Docker로 Caffe 실습하기

글쓴이: 김정주([email protected])

Caffe는 강력한 딥러닝 툴이지만, 설치가 까다로워 접근하기가 쉽지 않습니다. 이에 Docker를 활용하여 실습하는 방법을 소개합니다.

Docker 설치

설치과정은 많은 파일을 받아야 하기에 인터넷이 빠른 곳에서, 충분한 시간(2시간 이상)을 가지고 진행해야 합니다.

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diff --git a/python/caffe/io.py b/python/caffe/io.py
index fc96266..02b2ffb 100644
--- a/python/caffe/io.py
+++ b/python/caffe/io.py
@@ -251,9 +251,13 @@ class Transformer:
                 ms = (1,) + ms
             if len(ms) != 3:
                 raise ValueError('Mean shape invalid')
-            if ms != self.inputs[in_][1:]:
-                raise ValueError('Mean shape incompatible with input shape.')

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FROM ubuntu:14.04


ENV PYTHONPATH /opt/caffe/python

# Add caffe binaries to path
ENV PATH $PATH:/opt/caffe/.build_release/tools

# Get dependencies
RUN apt-get update && apt-get install -y \

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" My .vimrc

syntax on
set ic
set tabstop=4
set shiftwidth=4
set autoindent
set hlsearch
set smartindent
set backspace=2