if (kakao) 2021 컨퍼런스에서 AI 관련 기술 발표 세션을 소개합니다. 1. TensorFlow Serving보다 10배 빠르게 서빙하기 @jesse.ha 텐서플로우로 만든 딥러닝 모델을 서비스에서 사용하기 위해 인퍼런스 서버를 구축하는 과정에서 코드 레벨/도메인 레벨/Layer Fusion/구현 레벨 등 다양한 관점에서의 최적화를 통해 TensorFlow Serving보다 10배 빠르게 만든 과정을 공유합니다. 2. ML로 기프트권 받을 유저 정하기 @yul.kk ML을 사용하여 픽코마 무료 에피소드 열람 기프트권 발송을 효율적으로 해결한 방법에 대해 설명합니다. Feature 생성 및 선정과 실서비스 적용 시 주의했던 점들을 공유합니다. 3. BERT보다 10배 빠른 BERT 모델 구축 @marko.k BERT는 NLP 분야에서 SOTA 모델이지만 학습하는데 많은 시간과 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 기존 BERT 대비 10배 더 빠르게 학습시키고 성능도 더 좋은 모델을 구축할 수 있었던 이유와 실제 서빙까지의 경험을 공유하고자 합니다. 4. 스마트 메세지 서비스 개발기 @dane.w @cory.doras 카카오톡 스마트 메세지 서비스는 머신러닝을 활용하여 최적의 사용자에게 최적의 소재로 광고메세지를 전송하게 하는 서비스입니다. 본 세션에서는 스마트 메세지 서비스를 개발하면서 고민한 문제들과 이에 대한 해결 사례를 기술 중심으로 공유합니다. 특히 후반부에서는 kafka streams 에 대한 기술 소개와 적용 과정을 자세히 다룹니다. 5. 비대면계좌개설을 위한 딥러닝 기술 적용기 @jordan.air @jex.jang 카카오페이에서는 비대면 계좌 개설을 원활하게 진행하기 위해서 오브젝트 디텍션, OCR 모델을 각각 자체적으로 만들어 사용하고 있습니다. 이 과정에서 겪은 경험을 적용 관점에서 공유합니다. 6. 카카오모빌리티의 MLOps 도입기 @zlatan.el 카카오모빌리티의 MLOps 도입 초기 주요 key points 소개합니다. 7. Traffic Time/Speed Prediction of Kakao Mobility @dominic.jmkim 딥러닝 기반의 도로 속도 예측을 위한 데이터 처리, 모델링, 서빙 경험을 공유합니다. 8. 모빌리티 서비스를 위한 ML Lifecycle 자동화 @carl.csms 서비스 환경이 변화함에 따라 그 기반이 되는 ML모델도 다시 학습되어야 합니다. 모빌리티 서비스를 위해 ML Lifecycle을 자동화한 경험을 공유합니다. --- - https://if.kakao.com - 카카오테크: https://tech.kakao.com - 관련 글: https://tech.kakao.com/2021/11/02/preview-ai-1-ifkakao2021/