Microsoft에서 온라인 강의를 들었다. Azure AI에 대한 내용이었는데 단순히 프로그램 데모를 본 것 뿐 아니라 자연어처리에 대한 기본 개념도 같이 설명해주어 더 재미있었다. 말그대로 아주 기초적인 개념 정도만 살짝 언급한거라 교양수업 듣는 느낌이었다. 듣게 된 경로는 다음과 같다.
괜찮은 빠른 시일 내 획득할 수 있는 자격증(인증자격) 없나?
>>> 오 온라인 응시 후 인증? Microsoft? 좋은데?
>>> 응시료? 왤케 비쌈...
>>> 관련 강의 들으면 할인 쿠폰 준대!
Microsoft Virtual Training Days
전문성을 확장하고, 새로운 기술을 습득하고 커뮤니티를 구축하는 데 도움이 되는 특별 이벤트와 학습 기회를 살펴보세요.
events.microsoft.com
MS Virtual Training Days 위 링크에 접속하면 여러 강의들이 정말 다양한 시간대로 있으니 한 번 들어보길 추천한다.
무료 강의이고, 곳곳에 괜찮은 내용들이 숨어있다.
그리고 나한테 도움이 될 자격증이랑 관련된 강의면 훗날 자격 응시료 할인 쿠폰도 준단다!!!
보통 한 4시간씩 이틀씩 진행되는 수업이 많이 보였고,
하루만 진행하는 것도 있고 다양하다.
난 한창 AI에 빠져서 그냥 AI키워드가 있는 강의는 다 검색해봤다.
온라인인데도 제한이 있는건지 이미 선착순으로 마감된 강의가 많았고
겨우 2주 뒤 정도에 들을 수 있는 강의를 신청할 수 있었다!
역시 뭐든 미리미리 하는 게 이로움
신청이 완료되면 등록한 메일 계정으로 참가할 수 있는 Zoom 링크와 간단한 소개가 담긴 초대장을 받는다.
이 때 미리 잘 기록해두자!
메모를 해두거나 맘편하게 휴대폰 캘린더에 저장해놓고 알람 받아보자
아무래도 신청해놓고 놓치게 되는 경우가 생길 수 있으니
온라인 이벤트 시작 시간 15분 전부터 입장할 수 있다.
내가 오늘 들은 트레이닝 목차는 위와 같다.
강의들으면서 정리한 내용들
1. 자연어 처리 기초
- 텍스트 분석 및 엔티티 인식
- 감정분석
- 음성 인식 및 합성
- 기계 번역
예시)한국어라는 소스를 타겟인 영어로 자동 번역하는 기술 - 의미 체계적 언어 모델링
- 기계(컴퓨터)로 하여금 언어에 내제된 의미를 인식시키고자 하는 분야
- 기계가 의미, 말의 의도를 이해하면 들어오는 입력값 즉 텍스트 값에 대해 적절한 출력값을 내뱉을 수 있게됨. 그렇기에 문맥에 맞는 대화 가능. 일반적으로 챗봇을 만들 때 입력되는 감정 텍스트에 대한 의미 이해할 수 있도록, 그 의미 체계적 언어 모델링을 진행하게 됨
- 웹사이트 우측 하단에 있는 도움을 위한 챗봇 등
- 각종 소셜미디어 플랫폼에서도 챗봇이 뒷단에서 작동하여 고객과 대화 나눌 수 있을 것. 단순히 텍스트로만 답변하는 게 아니라 필요에 따라 음성으로도 답변하도록 구현가능(네이버 clova care call)
2. 대화형 AI란 무엇입니까?
- AI 에이전트와 인간 간 대화를 가능하게 하는 솔루션
- 일반적으로 대화형 AI에이전트는 Bot으로 알려져 있음
- 봇은 여러 채널을 통해 참여할 수 있음(웹 채팅 인터페이스, 메일, 소셜 미디어 플랫폼, 음성)
- 사용자 질문의도 잘 파악하기 위해서는 의미체계적 언어모델링이 선행되어야 함
- 그를 통해 챗봇과 참가자 대화가 이어짐을 확인할 수 있음
3. Azure 자연어 처리 및 대화형 AI
| 언어 | 언어감지 핵심 구 추출 엔터티 검색 정서 분석 질문 답변 대화형 언어 이해 |
| 음성 | 텍스트 음성변환 음성텍스트 변환 음성 번역 |
| Translator | 텍스트 번역 |
| Azure Bot Service | 대화형 AI를 위한 플랫폼 |
3-1. 언어
- 언어감지 기능 - 텍스트 내에서 가장 많이 관측되는 언어는 무엇인지. 예를 들어 텍스트가 한글로 쓰여 있으면 한글로 감지 영어로 쓰여 있으면 영어로 감지
- 핵심 구 추출 - 주어진 텍스트 문장 내에서 해당 문장을 대표할 수 있는 해당 문단을 대표할 수 있는 여러 키 문구들을 추출하는 작업
- 엔터티 검색 - 주어진 텍스트 내에서 특정한 중요한 엔터티, 회사명 국가명 지역명 등을 추출해내는 작업
- 정서분석(감정분석) - 텍스트 내에서 관측,감지할 수 있는 긍정 부정적 감정들
- 질문답변 - 사용자가 하나의 [질문, 답변] 쌍에 지식 베이스를 구축할 수 있도록 지원해주는 서비스. 질문답변 쌍에 Knowledge Base를 구축하는 이유는 대화형 AI chatbot 생성 시 이 과정에서 질문에 대해 [질문, 답변] 으로 만들어놓은 지식기반 베이스 기반으로 상호작용하기 때문
- 대화형 언어 이해 - 주어진 텍스트 내에 의도는 어떤 것들이 내재되어 있는지 파악하는 기술
방이 너무 어두워요.(=불을 켜주세요) 궁극적으로는 불 켜달라는 의도를 내포하고 있음. 이런 의도 파악할 수 있게끔 하는 게 대화형 언어 이해 서비스
세 개 요소로 구성됨 : 발화, 엔터티, Intent(의도)
- AI 어플에 보내는 문장을 하나의 발화라고 표현. 이런 발화 내에는 엔터티가 담겨 있을 수 있음. 발화같은 경우엔 엔터티가 불.
- 불에 특정 작업을 적용하려 함 → 어떤 의도가 담겨있니? 불을 켜는 것. 해당 방 내에 있는 전등이 꺼져 있다면 해당 전등을 켜고자 하는 의도가 불을 켜세요 라는 발화내에 담겨 있는 걸 확인할 수 있음
- 기본적으로 대화언어 이해하기 이해하기 위해서는 발화 즉, 어떤 문장이 있어야 함. 해당 발화 내에 어떤 의도가 담겨 있는지, 어떤 의도가 담겨있는지 분석해야 함.예를 들어, 불을 켠다 라는 의도가 있다면 그게 어느 대상에게 적용되는지. 불을 켜세요는 엔터티가 불. 이걸 인식할 수 있어야 올바른 다음 작업 진행 가능
- 대화 언어 이해 서비스를 사용하면 하나의 발화가 들어오면 해당 인텐트는 무엇인지, 의도는 무엇이고 의도 대상이 되는 엔터티는 무엇인지 이런것들을 인공지능 모델이 예측하여 보여줌
knowledge base(=기술자료) 만들 수 있음
- 사용자가 직접 질문 답변 gui환경 내에서 쌍 입력하여 구축
- FAQ 문서, 자주 질문하는 질문과 답변 정리되어 있는 문서 사용, 해당 문서 파일 업로드하여 자동으로 하나의 쌍으로 만들어 구축
- 내장된 chit-chat, 특정 산업분야에 국한되지 않고 일반적으로 서로 대화할 수 있는 다양한 질문답변 쌍. 간단히 챗봇에 안녕하세요 인사를 내보내면 챗봇도 마찬가지로 안녕하세요 답변할 수 있게끔. 일반적인 쌍들이 모여있는 칫챗 기능들 있음
3-2. 음성
STT(Speach to Text), 주어진 스피치를 음성으로 들어온 데이터 입력받아 이 음성을 다른 언어로. 다른 타겟언어로 번역해주는 기능
language service에서 제공하는 텍스트 분석 기능 : 해당 텍스트 내에서 가장 빈번하게 나타나는 언어 탐지하는 주요 언어 탐지기능
예시 I had a wonderful vacation in France
1) 이 문장에서 주요 언어인 '영어' 탐지
2) 감정 - 88%(긍정)
3) 핵심 문구 추출 - wonderful vacation
4) 엔터티 - France
- 음성을 텍스트로 번역하는 STT- 하나의 텍스트로 바꿔주는 기능
- 대표적으로 회의록을 작성할 때 기존에는 사람이 직접 기록했다면, stt를 통해 회의록 기록하는 인력 없이도 컴퓨터가 직접 회의에서 발생하는 대화 적고, 텍스트로 바꿔서 회의록 만들어줄 수 있음
- 회의에서 사용되는 문장 모두 적기보다 주요 정보 추출하여 적게됨
- 단순히 stt뿐 아니라 핵심 구추출 등 요약되는 자연어서비스도 추출하여 회의록 기록하게 되는 어플 만들게 될 것 같음
- 텍스트를 스피치로 변경하는 tts라는 기능도 있음 - 주어진 텍스트를 통해서 사람이 들을 수 있는 음성으로 변경해주는 서비스
3-3. Translator 텍스트를 번역해주는 서비스 스피치가 음성 번역이라면 트랜스레이터는 텍스트 번역
[왼쪽 = Source, 오른쪽 = Target]
- 반면 사람이 음성을 말한 경우엔 해당 음성 번역하고자 한다면 스피치 서비스 사용해주면 됨. 왼쪽에 말풍선으로 들어가있는 게 사람이 직접 얘기한 음성데이터. 음성으로 사람이 안녕하세요 하는 한국어를 얘기했고, 이 음성을 스피치 서비스로 번역할 수 있는데 두가지로 번역 가능
- 음성 입력값이 들어오면 텍스트로 번역하는 방법이 있고, 이 음성입력값이 들어오면 그대로 다른 음성으로 또 번역해주는 기능 있음
- 텍스트로는 Hola, 스페인어로 번역한 걸 볼 수 있고 반면 들어오는 음성을 또다시 다른 음성으로 다른 나라 언어 음성으로 바꿔주는 번역해주는 기능도 제공
3-4. Azure Bot Service 챗봇 배포해주고 다양한 채널들과 채널이라하면 메일, 웹페이지 이런 채널들 챗봇이 보여지는 채널과 사용자가 챗봇 사용하기 위해 사용하는 채널과 연결해주는 플랫폼 역할
이후엔 언어 서비스를 사용하여 텍스트 분석하는 과정을 데모로 보여주고 교육은 끝났다!
아래 링크를 접속하면 Azure 관련 교육 및 실습을 해볼 수 있다. 교육 후 지식점검도 있음 ㅎㅎ
프로필
learn.microsoft.com
앞으로도 주기적으로 들어가서 괜찮은 교육 있으면
틈날 때마다 들어볼 것 같다 !!!
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