12월 말 정도부터 거의 매일 학교에서 저녁에 열렸던 AI 관련 특별 강좌를 이수했다.
원래는 TensorFlow 기본을 수강하려 했는데 수강 인원이 꽉 차버려서..ㅠㅠ
예전에 왓슨을 이용해서 간단한 챗봇은 구성해본 경험이 있어서, 왓슨의 다양한 기능들을 사용해 보고 프로젝트에 써먹을 수 있는 것이 있을까 파악하는 것도 재미있어 보였다.
이 수업에서는 기본적으로 IBM Watson의 다양한 기능들을 사용해보고, 이를 비즈니스에 실제로 적용할 때에 구성 방식에 대해서 배웠다.
제일 처음은 Watson Assistant를 사용한 피자 배달 챗봇 만들기부터 ㅋㅋㅋ
예전에 구성했던 챗봇은 선택지를 미리 정해놓고 케이스만 나누어서 응답하는 가장 기초적인 응답 챗봇이었기 때문에, 이번에는 선택지 없이 계속 케이스를 러닝 시키면서 accuracy가 올라가도록 구성해 보았다.
이후에는 Watson Discovery 및 Watson Knowledge Studio를 사용해서 기업 내부의 아카이브 된 지식 체계들을 쉽게 검색할 수 있도록 데모를 만들어 보았고.. 여러가지 검색어를 트라이 해보면서 놀았다.
Watson의 또 하나의 서비스인 Visual Recognition도 대단히 흥미로운 툴이었다. 분류자를 직접 만들어서 내가 가지고 있는 로컬 서버의 이미지 파일들을 정돈하는 데에 수 초가 걸리지 않았다. 결과도 꽤나 정확했던.. 물론 내가 직접 찍은 사진들은 너무 local스러워서 러닝이 더 필요해 보이긴 했지만.
새로운 툴을 만져 보는 것은 언제나 즐겁다.
