강화 학습(Reinforcement Learning)은 기계 학습(Machine Learning) 방법 중에 하나이며, 주어진 상황에서 어떤 행동을 선택 할 지를 학습하는 방법입니다. NHN AI에서 강화 학습의 시작은 알파고 였습니다. 2016년 알파고는 불가능하다고 여겼던 바둑 문제를 해결했고, 우리는 알파고를 보면서 이런 생각을 했습니다. 이런 복잡한 문제를 풀 수 있는 기술을 잘 이해할 수 있으면, 다른 많은 문제도 풀 수 있지 않을까? 그래서, 우리는 2016년부터 한돌을 만들기 시작했습니다. 한돌은 알파고와 같은 바둑 인공지능이고, 강화학습 기술을 사용해서 바둑을 스스로 학습 하였습니다. 개발된 한돌은 2017년 한게임 바둑에서 서비스를 시작 하였고, 한게임 유저분들이면 누구나 무료로 한돌과 ..

NHN Cloud의 오디오 AI 연구 분야는 음성합성 (TTS) 와 음성인식(STT) 입니다. 1. 음성합성(Text To Speech, TTS) 음성합성 기술(Text To Speech, TTS)은 입력된 텍스트 내용을 음성으로 변환하는 기술입니다. 음성합성 과정은 먼저 음성합성 모델에 입력 될 텍스트를 발화의 최소 단위인 음소로 잘게 쪼갭니다. 이후 잘게 쪼개진 음소들을 음성합성 모델에 입력하면 모델이 각 음소에 따른 발화를 음성 신호로 출력하게 됩니다. 이때 음성합성 모델은 미리 학습된 화자의 목소리를 출력하게 되는데, 학습을 위해서 많은 시간동안 녹음된 화자의 목소리가 필요합니다. 최근 NHN Cloud AI에서는 최소한의 화자의 목소리 만으로 음성합성 모델을 만드는 기술을 연구하고 있으며 1분 ..

NHN Cloud AI의 자연어처리 분야에서는 한국어처리를 위한 AI 모델들을 만드는 연구를 진행합니다. 첫 번째로 시작한 연구는 Pretrained Language Model (PLM)을 만드는 일입니다. 정답이 없는 대량의 한국어 데이터를 이용하여 한국어를 잘표현하는 PLM 모델을 만들면, 이후 PLM 모델을 이용하여 적은 양의 데이터로 다양한 테스크를 수행하는 모델을 만들 수 있습니다. 두 번째는 General Chatbot 연구입니다 . Genenral Chatbot 연구는 단순한 일상대화 뿐 아니라 아래와 같은 다양한 기능이 필요합니다. - Multi-Turn & History : 답변 생성시 이전 대화내용을 기억하고 반영하여 답변 - Knowledge Base: "대한 민국의 수도는 어디니?"..

NHN Cloud의 컴퓨터비전 분야 연구 영역은 OCR, 얼굴인식, 가상 아나운서 생성, Pose Estimation, Gaze Estimation, AI 패션 (패션검색 및 가상피팅), 기타 사업의 가치를 높이기 위한 다양한 실제 적용을 위한 응용들을 대상으로 하고 있습니다. 또한, 최근 많은 연구들이 이루어지고 있는 생성모델들을 이용한 응용개발 연구도 활발히 진행하고 있습니다.