TensorFlow.js & Applied AI at the Coca-Cola Company
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TF Dev Summit × Modulabs : Learn by Run ! TensorFlow.js & Applied AI at the Coca-Cola Company (발표자 : 민규식) ※ 모두의연구소 페이지 : https://www.facebook.com/lab4all/ ※ 모두의연구소 커뮤니티 그룹 : https://www.facebook.com/groups/modulabs
TensorFlow.js & Applied AI at the Coca-Cola Company
- 1. Tensorflow Dev Summit 2018 2018. 04. 05. 민규식
- 2. 오늘의 발표 2
- 3. Self Introduction 3 민규식 - 한양대학교 MMC연구실 석박사 통합과정 재학중 - 운전자 보조 시스템 (ADAS) & 자율주행 자동차 - 차량 관련 기술에 딥러닝 적용하기! - 강화학습 이론 공부 - 강화학습 환경 제작
- 7. Tesorflow.js 7 웹페이지의 구성요소 - HTML: 웹페이지의 큰 뼈대를 제공 (Hyper Text Markup Language) - CSS: 색, 글씨체 등 디자인 요소를 관리 (Cascading Style Sheets) - Java Script: 객체지향 스크립트 언어로 웹페이지의 동작을 담당 - 웹을 풍부하게 만들어주는 작고 가벼운 언어
- 8. Tesorflow.js 8 - Google brain 팀에 의해 개발, 2017년 8월 공개 - Java script 라이브러리로 인터넷 브라우저에서 deep learning inference, training이 가능 - WebGL을 통해 GPU 연산 가능 - WebGL: 웹 기반 그래픽 라이브러리 -> 웹 브라우저 내부에서 3D 그래픽을 사용할 수 있도록 제공 - 다양한 딥러닝 관련 기능들을 웹 상에서 제공 가능 (Style transfer, Generative model, Machine translation)
- 10. Tesorflow.js 10 In-browser ML - No driver / no installs -> 웹 페이지에 접속만 하면 실행 - 링크를 통해 간편하게 공유 가능 - Highly interactive - 핸드폰 등을 이용하는 경우 내장 센서를 input 으로 제공 가능 - Sensor data는 client 에 남고 web 에 올리지 않음 -> Privacy
- 13. Tesorflow.js 13 Tensorflow.js - Browser 내에서 모델을 생성, 학습, 테스트 할 수 있음 - Python으로 training 을 수행하고 저장된 변수들을 불러와서 browser 내에서 inference 가능 - 불러온 모델을 browser 내에서 retrain 하는 것도 가능 - Conversion: TF나 Keras로 제작 -> model을 저장 -> JS 모델로 변환 -> JS에서 사용! - Conversion에 제공되는 기능 - Graph optimization: Prediction을 할 때 사용하지 않는 node들 제거 - Weight optimization - Support 90+ Tensorflow ops -> control flow ops (coming soon) - Support 32+ Keras layers - Node.js 를 통해 서버를 이용한 연산이 가능하도록 제공할 예정
- 15. Tesorflow.js 15 Example (Webcam controller PacMan) - Controller의 방향에 이용할 이미지를 각각 촬영 - Parameter 들을 결정하고 Train 버튼을 누른다! - Loss가 줄어든 것을 확인하고 play를 눌러 게임을 실행한다! - 웹페이지 상에서 training 과 inference 모두 가능
- 16. Tesorflow.js 16 Example (Conversion) - python + tensorflow 를 이용하여 mobileNet을 구성 - Object detection 을 수행하도록 학습 - 학습된 model을 JS 로 변환 -> 브라우저 상에서 inference를 하도록 구현
- 20. Tesorflow.js 20 Emoji Scavenger Hunt - emojiscavengerhunt.withgoogle.com - Webcam을 통해 플레이 -> 일정 시간 내에 물건을 찾는 게임!
- 22. Coca-Cola 22 Applied AI at the Coca-Cola Company
- 23. Coca-Cola 23 Proof of Purchase - 소비자는 제품 구매의 증거를 회사측에 전달 (barcode, proof of purchase seal, …) -> 회사는 보상을 지급 - Sales promotion, loyalty marketing, 소비 데이터 수집
- 24. Coca-Cola 24 Digital Engagement Marketing - 기술의 발전으로 인해 web 이나 mobile 플랫폼을 이용한 proof of purchase 가능 - 소비자에게 즉각적인 보상 제공이 가능하며 접근성 향상 - 코카콜라의 경우 병뚜껑에 있는 14 character 로 구성된 pin code 를 이용 - 모든 제품에 unique 하게 할당된 코드 -> 하지만 이것도 손으로 치기 귀찮지요… ≈
- 25. Coca-Cola 25 Training 의 과정 - Processing time: 1초 이내, 정확도 95% 이상- Active learning UI를 제작 -> 소비자가 라벨링 - 작은 크기의 모델, update 수행 가능
- 27. Coca-Cola 27 Training - Character probability matrix 계산 - Every character in every position - Matrix size: 글자 수 x 라벨 수 Top 10 prediction 선택 Valid: Pincode 제출 Invalid: Active learning
- 28. Coca-Cola 28 Training Improving the Model in 3 Phases Made the model too large Prevented the model from converging Gets the model to converge (5mb model with acc > 95%)
- 30. Thank You!! 30