AI 기반 기술 및 서비스 고도화 당야한 기술 선봬
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    네이버는 머신러닝 컨퍼런스 'ICML 2019'에 참석해 연구성과를 공개했다고 14일 밝혔다.

    올해로 36회를 맞은 ICML(기계 학습 국제 학회)은 머신러닝 분야에서 최고 권위를 가진 컨퍼런스다. 올해는 지난 9일부터 15일까지 미국 캘리포니아에 위치한 롱비치 컨벤션 센터에서 열렸다.

    네이버는 이번 ICML 정규 세션 및 워크샵에서 총 3편의 논문을 발표했다.

    특히 네이버 클로바 인턴들이 진행한 'Curiosity-Bottleneck 방법: 임무 특화 참신성 추출을 통한 탐색 전략'은 정규 오랄 및 포스터 세션에 채택되는 성과를 얻었다. 

    이 연구는 AI가 새로운 정보를 학습하는 과정에서 불필요한 정보로 인해 성능이 저하되지 않도록, 실제 수행해야 할 과제와 관련 있는 정보만 반영하도록 하는 기술을 담았다.

    또 클로바팀은 딥러닝 모델에 대한 워크샵에서 이미지 인식 모델의 안정성 관련 연구인 '조절 최적화 기법의 강건성 및 불확실성에 관한 실증 분석'을 공유했다.

    음원 추천 머신러닝 워크샵에서는 '셀프 어텐션 기반 음원 태깅의 시각화 및 이해에 관한 연구' 논문을 통해 새로운 음원 태깅 모델을 제시했다. 각각의 연구는 네이버와 라인의 이미지 인식 서비스 및 음악 추천 서비스의 품질을 고도화하는 데 적용될 예정이다.

    한편 네이버는 네이버랩스유럽의 주도로 엑스포 워크샵을 진행하고, 네이버랩스유럽과 클로바의 최근 연구 결과를 소개했다. 

    김성훈 네이버 클로바AI 리더는 "앞으로도 꾸준한 연구 개발과 투자를 통해 기술 리더십을 이어나가겠다"고 밝혔다.