Soumettre la recherche
Mettre en ligne
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
•
8 j'aime
•
2,102 vues
NAVER D2
Suivre
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
Lire moins
Lire la suite
Technologie
Signaler
Partager
Signaler
Partager
1 sur 55
Télécharger maintenant
Télécharger pour lire hors ligne
Recommandé
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
NAVER D2
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
NAVER D2
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
NAVER D2
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
NAVER D2
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A
NAVER D2
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
NAVER D2
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
NAVER D2
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
NAVER D2
Recommandé
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
NAVER D2
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
NAVER D2
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
NAVER D2
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
NAVER D2
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A
NAVER D2
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
NAVER D2
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
NAVER D2
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
NAVER D2
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
NAVER D2
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
NAVER D2
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
NAVER D2
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화
NAVER D2
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
NAVER D2
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
NAVER D2
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search
NAVER D2
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
NAVER D2
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
NAVER D2
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
NAVER D2
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
NAVER D2
[231] Clova 화자인식
[231] Clova 화자인식
NAVER D2
[232]TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232]TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
NAVER D2
[222]누구나 만드는 내 목소리 합성기 (부제: 그게 정말 되나요?)
[222]누구나 만드는 내 목소리 합성기 (부제: 그게 정말 되나요?)
NAVER D2
Old Version: [211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
Old Version: [211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
NAVER D2
[241] AI 칩 개발에 사용되는 엔지니어링
[241] AI 칩 개발에 사용되는 엔지니어링
NAVER D2
[246]QANet: Towards Efficient and Human-Level Reading Comprehension on SQuAD
[246]QANet: Towards Efficient and Human-Level Reading Comprehension on SQuAD
NAVER D2
[221] 이미지를 이해하는 이미지검색: 텍스트기반 이미지검색에 CNN 이용하기
[221] 이미지를 이해하는 이미지검색: 텍스트기반 이미지검색에 CNN 이용하기
NAVER D2
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
NAVER D2
[145] printf("Hello, AR"); //세상을 바꾸는 새로운 눈
[145] printf("Hello, AR"); //세상을 바꾸는 새로운 눈
NAVER D2
Contenu connexe
Plus de NAVER D2
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
NAVER D2
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
NAVER D2
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
NAVER D2
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화
NAVER D2
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
NAVER D2
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
NAVER D2
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search
NAVER D2
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
NAVER D2
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
NAVER D2
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
NAVER D2
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
NAVER D2
[231] Clova 화자인식
[231] Clova 화자인식
NAVER D2
[232]TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232]TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
NAVER D2
[222]누구나 만드는 내 목소리 합성기 (부제: 그게 정말 되나요?)
[222]누구나 만드는 내 목소리 합성기 (부제: 그게 정말 되나요?)
NAVER D2
Old Version: [211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
Old Version: [211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
NAVER D2
[241] AI 칩 개발에 사용되는 엔지니어링
[241] AI 칩 개발에 사용되는 엔지니어링
NAVER D2
[246]QANet: Towards Efficient and Human-Level Reading Comprehension on SQuAD
[246]QANet: Towards Efficient and Human-Level Reading Comprehension on SQuAD
NAVER D2
[221] 이미지를 이해하는 이미지검색: 텍스트기반 이미지검색에 CNN 이용하기
[221] 이미지를 이해하는 이미지검색: 텍스트기반 이미지검색에 CNN 이용하기
NAVER D2
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
NAVER D2
[145] printf("Hello, AR"); //세상을 바꾸는 새로운 눈
[145] printf("Hello, AR"); //세상을 바꾸는 새로운 눈
NAVER D2
Plus de NAVER D2
(20)
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[231] Clova 화자인식
[231] Clova 화자인식
[232]TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232]TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[222]누구나 만드는 내 목소리 합성기 (부제: 그게 정말 되나요?)
[222]누구나 만드는 내 목소리 합성기 (부제: 그게 정말 되나요?)
Old Version: [211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
Old Version: [211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[241] AI 칩 개발에 사용되는 엔지니어링
[241] AI 칩 개발에 사용되는 엔지니어링
[246]QANet: Towards Efficient and Human-Level Reading Comprehension on SQuAD
[246]QANet: Towards Efficient and Human-Level Reading Comprehension on SQuAD
[221] 이미지를 이해하는 이미지검색: 텍스트기반 이미지검색에 CNN 이용하기
[221] 이미지를 이해하는 이미지검색: 텍스트기반 이미지검색에 CNN 이용하기
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
[145] printf("Hello, AR"); //세상을 바꾸는 새로운 눈
[145] printf("Hello, AR"); //세상을 바꾸는 새로운 눈
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
−
16.
17.
18.
19.
20.
21.
≠
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
<ul> <li>The <em>quick</em> <b>brown
<big>fox</big></b> jumps over the <em>lazy</em> <b><big>dog</big></b>.</li> </ul> • The quick brown fox jumps over the lazy dog. <ul> <li><em> </em> <b> <big> </big></b> </em> </em> <b><big> </big></b> .</li> </ul> • <em>quick</em> <b>brown <big>fox</big></b> <em>lazy</em> <b><big>dog</big></b> <em> </em> <b> <big> </big></b> </em> </em> <b><big> </big></b>
33.
34.
35.
▁ ▁ ▁
▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ à
36.
▁ ▁ ▁
▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ à
37.
à
38.
à
39.
à
40.
41.
42.
43.
44.
<div> <div> <div> <a> <a> </a> </a> </div> </div> </div> <div> <div> <div> <a> <li> </li> </a> </div> </div> </div>
45.
46.
<ul> <li>The <em>quick</em> <b>brown
<big>fox</big></b> jumps over the <em>lazy</em> <b><big>dog</big></b>.</li> <li>The <b><big>dog</big></b> is so <em>startled</em> he almost jumps out of his skin.</li> </ul>
47.
▁ ▁ ▁
▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁
48.
2. 5. Frontend 1. 9. 번역된
노드들을 렌더링 Website Translator 3. 4. & 6. (attention )8. GPU Clusters GPU Server GPU GPU GPU Server GPU GPU
Télécharger maintenant