2016.09.05

페이스북, 딥러닝으로 뉴스피드 관련성 높여

Paul Krill | InfoWorld
하루 10억 명 이상의 사용자들에게 서비스를 제공하는 페이스북은 사용자에게 맞춤형 뉴스피드를 제공하기 위해 딥 러닝을 사용하고 있다.

페이스북 소프트웨어 엔지니어인 앤드류 툴로치는 최근 @스케일 컨퍼런스에서 사용자에게 최고로 개인화된 콘텐츠를 찾는 것이 도전 과제 중 하나라고 말했다. 그는 “지난 몇 년간 점점 더 많은 딥러닝 기술을 사용자들이 보는 피드를 구성하는 머신러닝 모델에 적용하고 있다”고 말했다.

신경 네트워크 같은 개념을 적용하기 위해서 딥러닝은 이벤트 예측, 기계 번역 모델, 자연어 이해, 컴퓨터 시각 서비스 등에 사용된다. 특히 이벤트 예측은 페이스북의 가장 큰 머신러닝 과제 중 하나로, 사용자를 위해 수천개 중에서 2개의 게시물을 몇 초 안에 꼽아야한다. 툴로치는 “관련성을 예측하는 것은 큰 도전 과제며, 텍스트, 이미지나 동영상의 픽셀, 소셜 맥락 등 여러 콘텐츠 요소의 이해를 통해서 이루어진다”고 설명했다.

페이스북은 또한 매일 100개 이상의 언어로 올라오는 게시물을 처리해야 하는 문제도 안고 있다. 툴로치에 따르면, 이는 전통적인 머신 러닝을 더욱 복잡하게 만드는 요소다. 텍스트 이해를 위해서 페이스북은 딥텍스트(DeepText) 텍스트 이해 엔진을 활용하고 있다.

추가로 페이스북은 시각적인 콘텐츠도 다뤄야 한다. 툴로치는 “사진이나 동영상을 픽셀을 통해서 이해하는 것은 굉장한 도전 과제다”라고 전했다. 페이스북은 딥러닝을 통해 컴퓨터 시각 처리를 발전시키고 있다고 설명했다.

또한, 페이스북은 이미지에 필터 적용을 위해 콘볼루션(convolution)을 적용한다. 페이스북은 고도의 시맨틱(semantic) 이해를 위해 콘볼루션을 최적화해왔다. 톨루치는 딥러닝이 포괄적인 기술을 의미하며, 페이스북 내에 다양한 접근법을 통해 구체화되고 있다고 덧붙였다. editor@itworld.co.kr


2016.09.05

페이스북, 딥러닝으로 뉴스피드 관련성 높여

Paul Krill | InfoWorld
하루 10억 명 이상의 사용자들에게 서비스를 제공하는 페이스북은 사용자에게 맞춤형 뉴스피드를 제공하기 위해 딥 러닝을 사용하고 있다.

페이스북 소프트웨어 엔지니어인 앤드류 툴로치는 최근 @스케일 컨퍼런스에서 사용자에게 최고로 개인화된 콘텐츠를 찾는 것이 도전 과제 중 하나라고 말했다. 그는 “지난 몇 년간 점점 더 많은 딥러닝 기술을 사용자들이 보는 피드를 구성하는 머신러닝 모델에 적용하고 있다”고 말했다.

신경 네트워크 같은 개념을 적용하기 위해서 딥러닝은 이벤트 예측, 기계 번역 모델, 자연어 이해, 컴퓨터 시각 서비스 등에 사용된다. 특히 이벤트 예측은 페이스북의 가장 큰 머신러닝 과제 중 하나로, 사용자를 위해 수천개 중에서 2개의 게시물을 몇 초 안에 꼽아야한다. 툴로치는 “관련성을 예측하는 것은 큰 도전 과제며, 텍스트, 이미지나 동영상의 픽셀, 소셜 맥락 등 여러 콘텐츠 요소의 이해를 통해서 이루어진다”고 설명했다.

페이스북은 또한 매일 100개 이상의 언어로 올라오는 게시물을 처리해야 하는 문제도 안고 있다. 툴로치에 따르면, 이는 전통적인 머신 러닝을 더욱 복잡하게 만드는 요소다. 텍스트 이해를 위해서 페이스북은 딥텍스트(DeepText) 텍스트 이해 엔진을 활용하고 있다.

추가로 페이스북은 시각적인 콘텐츠도 다뤄야 한다. 툴로치는 “사진이나 동영상을 픽셀을 통해서 이해하는 것은 굉장한 도전 과제다”라고 전했다. 페이스북은 딥러닝을 통해 컴퓨터 시각 처리를 발전시키고 있다고 설명했다.

또한, 페이스북은 이미지에 필터 적용을 위해 콘볼루션(convolution)을 적용한다. 페이스북은 고도의 시맨틱(semantic) 이해를 위해 콘볼루션을 최적화해왔다. 톨루치는 딥러닝이 포괄적인 기술을 의미하며, 페이스북 내에 다양한 접근법을 통해 구체화되고 있다고 덧붙였다. editor@itworld.co.kr


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