
핑퐁팀 ML 세미나, 그 네번째
Transformer·임베딩·검색 중심의 2020년 ML 논문 여섯 편을 세미나 자료로 정리했습니다.\n효율적 Attention, 스타일 변환, 사전학습 검색, Metric Learning의 적용 한계를 함께 분석했습니다.
#ML#Transformer
000
새로운 기술 블로그가 추가되었어요

Transformer·임베딩·검색 중심의 2020년 ML 논문 여섯 편을 세미나 자료로 정리했습니다.\n효율적 Attention, 스타일 변환, 사전학습 검색, Metric Learning의 적용 한계를 함께 분석했습니다.


화해 서버 개발자의 데이터 조합·전달과 서버 운영 업무를 소개했습니다. 스터디와 프로토타입 제안으로 테스트 자동화와 검색 품질 개선을 추진했습니다.

셀럽 NOW는 연예인 이름으로 뉴스 문서를 분석해 고품질 이미지와 최신 이벤트를 제공하는 시스템입니다. 문서 주체 추출, 중복 이미지 제거, 클러스터링, 품질·시간 정렬을 결합해 검색 결과를 개선했습니다.

자동완성의 한글 자모 분석 로직이 API와 색인 배치에 중복된 문제를 다뤘습니다. 자모 분해 Filter를 ES 플러그인으로 옮겨 변경 지점을 집중하려 합니다.

Elasticsearch Script Sort 플러그인으로 검색어별 인기 딜의 노출 순위를 조절했습니다. 시장 현황을 반영한 동적 검색 결과 제공 방안을 소개합니다.

커머스 검색의 다양한 고객·기획 요구를 충족하기 위한 Elasticsearch 커스터마이징 필요성을 설명했습니다. Java 기반 ES 플러그인 개발·운영 사례를 소개할 예정입니다.
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.