AIForEveryone_building ai in your company

Case study : smart speaker

• process
  • trigger word detection : audio -> 'Hey Siri'
  • Speech recognition after trigger : audio -> 'What time is it now'
  • Intent recognition(의도 확인)
  • Execute action : 'It is 10:00 PM'

Case study : self driving car

• steps for deciding how to drive
  • car detection with cam | radar(supervised learning)
  • pedestrian detection
  • motion planning(software)

Example roles of AI team:

• software Engineer : ex) joke execution, tasks
• Machine Learning Engineer : 머신 러닝 세팅
• Machine Learning Researcher : 최신 기술 핏 찾기 위해
• Applied ML Scientist : ML 엔지니어링 + 리서치 둘 다
• Data Scientist : 인사이트 도출하여 의사 결정권자들에게 도움
• Data Engineer : 데이터 조직. 안전하고 효율적으로 활용
• AI Product Manager : 뭘 만들건지, 뭐가 가치있는지

AI Transformation Playbook

• Execute pilot projects to gain momentum
  • focus on success rather than value
  • 6-12 months
  • can be in-house or outsource
• Build an in-house AI team
• Provide broad AI training
  • What each role can learns?
    • C-level, seniour business leads : what AI can do for business, AI strategy, resource allocation
    • division leads : set project direction(tech and business diligence), resource allocation, monitor progress
    • AI engineer trainees : Build and ship AI software, gather data, execute on specific AI projects
• Develop an AI strategy
  • leverage AI to create an advantage specific to your industry sector
  • design strategy aligned with virtuous cycle of AI
    • better project -> more users -> more data -> fed AI engine -> better project -> ...
  • Considering creating a data strategy
    • strategic data acquisition. 무료로 서비스 제공하고 데이터 수집하는 등
    • unified data warehouse : 데이터는 같은 곳에 있어야 한다
  • create network effects and platform advantages
    • In industries with 'winner take all' dynamics, AI can be an accelerator
• Develop internal and external communications
  • Investor relations
  • Government relations
  • consumer/user education
  • talent/recruitment
  • Internal communications

AI 기술 경쟁력은 대기업이 산업 전반에 걸쳐 영향을 미치는 수평적인 특징이 아니라 특정 분야, 도메인에 속한 기업이 잘 할 수 있는 수직적인 특징을 가졌다. 따라서 나의 전문 분야에서 AI를 잘 다루면 내가 이길 수 있다.

AI application cases

Computer vision

• image classification/object recognition
  • face recognition : register original img -> and give new img
• object detection
  • self-driving detecting person, car, road
• image segmentation : 이미지를 구분하는 것 뿐만 아니라, 이미지 내 객체의 영역을 구분함. 이건 사람, 이건 옷, 이건 자동차
• tracking video

Natural Language Processing

• text classification
  • email -> spam | non-spam
  • product description -> product category
• sentiment recognition : food was perfect! -> 5 star
• Information retrieval : 정보 복구
• Name entity recognition : 사람 이름, 장소 이름을 인식. ex) "Queen Elizabeth 2" knighted "Sir Paul McCarteny" at "the Buckingham Paclace"
• Machine translation : 일본어 -> 영어 번역
• parser, part-of-speech tagging
  • parsing : on + the + mat이랑 같이 간다 - parsing algorithm
  • 'The cat here' -> cat get Noun label. sentiment recognition에서 활용 - part tagging
• Speech recognition
  • Speech-to-text speech recognition
  • Trigger word/wakeword detection for home speaker
  • Speaker ID : 목소리로 사람을 구별
  • speech synthetis(text-to-speech, TTS)
• Robotics
  • perception : figuring out the world around you like radar scan
  • motion planning : finding a path for the robot to follow
  • Control : sending commands to the motors to follow a path
• General machine learning
  • unstructured data (images, audio, text)
  • structured data

Others

• Unsupervised Learning
  • clustering : 크기 및 가격 기준 감자칩들 점도표로 표현했을 때 클러스터링 그룹을 시각화해주는 기능. market segmentation에 유용하다. 라벨링을 하지 않고 주어진 데이터의 흥미로운 부분을 찾아준다
• Transfer learning
  • car detection, golf cart detection
• Reinforcement learning(강화학습)
  • 헬리콥터를 잘 이동시킬 수 있는 방법을 supervised learning 학습하기 어려움.
  • 따라서 당근(reward signal)과 채찍으로 하는 것이 더 좋음
  • ex) 헬리콥터 조종, 체스, 바둑 등
  • 약점은 데이터가 정말 많이 필요한다
• GANs(Generative Adversarial Network)
  • 새 이미지를 합성하는데 유용하다
• Knowledge Graph
  • 주요 정보들을 정리해준다