[AI] 네이버, 개인화 상품 추천 시스템 ‘에이아이템즈’ 공개


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네이버가 인공지능 기반의 콘텐츠 추천 시스템 에어스에 이어, 개인화 상품 추천 시스템인 ‘에이아이템즈(AiTEMS, Ai+items)’를 자체 개발해 모바일 쇼핑판에 시범 적용했다고 9월1일 알렸다.


에이아이템즈는 쇼핑, 검색, 뉴스, 네이버TV, 네이버스포츠 등 여러 네이버 서비스 도메인에서 활동한 이용자 개인의 행동 데이터를 기반으로, 관심사나 취향을 분석해 상품을 추천하는 인공지능 추천 시스템이다.


에이아이템즈는 네이버의 여러 서비스에서 이뤄지는 사용자의 행동 이력과 상품의 메타 정보를 분석해 상품으로 추천한다. 상품메타정보란 상품명, 카테고리명, 가격, 판매처명, 상품 아이디 등의 텍스트 정보와 상품 이미지 정보 등을 말한다. 이미지 정보는 텍스트 정보와 결합해 활용될 수 있도록 컨볼루션 신경망(CNN) 기술을 바탕으로 벡터로 변환 후 사용된다. 네이버에서 사용자의 구매 경험이 없어도 네이버의 여러 서비스를 이용한 이력이 있다면 이용자 개인에 적합한 상품을 추천할 수 있다. 예컨대 사용자가 네이버에서 ‘야구장’을 검색하거나 관련 영상 등을 시청했다면 에이아이템즈는 사용자가 야구에 관심이 높다고 판단하고 에이아이템즈 추천 쇼핑 영역에서 다양한 야구 용품을 추천하는 식이다.


추천에 활용하는 사용자 이력은 쇼핑 관련 로그와 그 외 검색, 콘텐츠 클릭 및 구독 활동 로그 등을 포함한다. 네이버는 “개인정보 이슈가 없도록 동의받은 범위 안에서 활용한다”라고 알렸다.


네이버는 모바일 쇼핑판 첫 화면 중하단에 에이아이템즈가 적용된 ‘에이아이템즈 추천 쇼핑(베타)’ 영역을 구성했으며, 모바일 쇼핑홈과 모바일 쇼핑 MY 탭을 통해서도 해당 서비스를 제공한다. 에이아이템즈는 현재 패션 분야에 선 적용되었으며, 점차 범위를 확대해나갈 예정이다.







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MS, 신경망 번역에 ‘한국어’ 추가…11개 언어 지원

마이크로소프트(MS)가 인공지능(AI) 기반으로 개발한 자사 신경망 기반 번역 서비스에 한국어를 추가했다. 최대 1만자까지 신경망 기술을 이용해 번역한다.


신경망 기반 번역은 단편적인 단어에 대한 직역이 아닌, 문장 전체의 맥락을 파악해 사람이 말하는 것처럼 자연스러운 번역이 특징이다. 구글과 네이버도 최근 신경망 기술을 이용한 번역 서비스인 ‘구글 번역’과 ‘파파고’를 선보였다. 구글 신경망 번역은 7가지 언어, 네이버 파파고는 한영 번역을 최대 200자 이내 번역한다.


MS는 지난해 11월 처음으로 신경망 기반 번역 서비스를 공개했다. 당시 영어, 독일어, 아랍어, 중국어, 일본어를 포함한 10가지 언어를 지원했다. 이번에 한국어가 추가하면서 총 11가지 언어를 번역한다.


신경망 번역 원리

신경망 번역 원리


MS 신경망 기반 번역은 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 통해 언어를 학습한다. 총 두 단계에 걸쳐 번역한다. 먼저, 번역 대상이 되는 문장을 인공지능으로 분석해, 해당 문자에 사용된 언어가 어떤 문맥을 가졌는지 파악한다. 그다음 문장에 맞는 단어를 골라 뜻을 배치하고 번역한다. 단순히 해당 문장 안에 단어가 몇 개 들어가 있고, 각 단어의 뜻을 기계적으로 번역해서 보여주는 게 아니라 문장 전체 의미를 파악해서 이에 가장 잘 맞는 뜻을 가진 단어를 골라 번역한다.


예를 들어, ‘개가 매우 행복해 보인다. 그 개는 강아지 6마리를 낳았다’라는 문장을 프랑스인과 미국인이 MS 신경망 번역을 이용해 문장을 번역했다 치자. 미국인에게는 ‘The dog looks very happy. The dog bore 6 puppies’라고, 프랑스인에게는 ‘La chienne a l’air très heureux. La chienne portait 6 chiots’라고 보여준다.


프랑스어에서는 똑같은 단어라도 모든 명사에 남성형과 여성형으로 성이 나뉜다. 이 성별이 무엇이냐에 따라 뒤따라오는 동사 형태가 미묘하게 다르다. 여기서 신경망 분석이 빛을 발한다. 신경망 분석은 ‘그 개는 강아지 6마리를 낳았다’라는 문장의 의미를 해석해 ‘그 개 성별은 암컷이다’라고 추론했다. 불어로 ‘개’는 남성형 명사로 ‘le chine’으로 표현하지만, 이 문장에서는 암컷이라고 생각해 여성 형태의 ‘La chienne’를 쓴다. 흐름을 파악해서 자연스러운 번역을 제공한다.


이날 MS는 언어의 의도(Intent)와 실체(Entity)를 파악하는 자연어 처리 서비스 ‘루이스(LUIS, Language Understanding Intelligent Service)’도 이제 한국어를 지원한다고 밝혔다.


루이스는 챗봇과 앱, 그리고 다양한 서비스와 결합해 사용자의 의도를 파악하고, 이에 맞는 서비스를 제공한다. 예를 들어 ‘파리행 티켓을 예약해줘’라는 문장을 입력하면, 루이스와 결합한 서비스 플랫폼에서 파리행 티켓을 예약할 수 있는 웹사이트를 불러온다.


MS 측은 “이미 IT, 제조, 교통, 물류, 쇼핑, 미디어 등 다양한 분야의 국내 많은 기업이 마이크로소프트 루이스 기반의 AI 챗봇과 앱을 통해 서비스를 준비하고 있다”라며 “파트너와 함께 클라우드 기반의 AI 서비스를 활발히 개발 중으로, 이번 루이스의 한국어 지원을 통해 스마트 스피커, ARS 부가 서비스, 상품 예약 및 조회 등 다양한 한국어 애플리케이션들이 개발될 것으로 기대된다”라고 밝혔다.







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Posted by 홍반장水 홍반장水
초보자를 위한 RNNs과 LSTM 가이드



이 포스팅은 RNNs(Recurrent Neural Networks), 특히 RNNs의 한 종류인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 설명하는 포스팅입니다.

RNNs은 글, 유전자, 손글씨, 음성 신호, 센서가 감지한 데이타, 주가 등 배열(sequence, 또는 시계열 데이터)의 형태를 갖는 데이터에서 패턴을 인식하는 인공 신경망 입니다.

RNNs은 궁극의 인공 신경망 구조라고 주장하는 사람들이 있을 정도로 강력합니다. RNNs은 배열 형태가 아닌 데이터에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어 이미지에 작은 이미지 패치(필터)를 순차적으로 적용하면 배열 데이터를 다루듯 RNNs을 적용할 수 있습니다.

RNNs은 배열에 등장했던 패턴을 ‘기억’할 수 있는 능력이 있습니다. 이 부분은 사람의 기억과 기억력에 비유하면 아주 간결하게 설명할 수 있어서 종종 RNNs을 사람의 뇌처럼 취급합니다.






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