[기술블로그] 5월 2주 주간 기술블로그 Follow Up
5/7 ~ 5/13 기간에 포스팅 된 주요 기술 블로그의 포스팅을 공유합니다.
F/U 하는 기술 블로그 목록은 이 링크를, 이전 포스팅은 이 링크를 참고하세요.
추천 포스팅은 요약을 해두었습니다.
LINE Engineering
LINE 플랫폼 서버의 장애 대응 프로세스와 문화
| 게시일 | 분류 | 주요 기술 |
|---|---|---|
| 22.05.13 | 조직문화 | 장애 대응 |
탐지 → 분류 → 해결 → 복구 → 보고(1일 내) → 회고(5일 내) 프로세스로 진행
장애 회고 티켓 해결을 기업 공통 OKR(Objectives and Key Result)로 지정해 장애 대응 후 잊혀져 기술부채가 되지 않도록 노력
프로세스는 해석의 여지가 없어야 하고, 지속적으로 업데이트 되어야 한다
당근마켓 팀 블로그
Immersion Trip 그리고 엔지니어
| 게시일 | 분류 | 주요 기술 |
|---|---|---|
| 22.05.11 | 업무 플로우 | 기능 개선 아이템 탐색 |
개밥 먹기 : 내가 만든 프로덕트를 내가 써보는 것
문지방인터뷰 : 현장에서 사용하는 유저와 인터뷰하는 것
kakao Tech
야놀자
[야놀자R&D]야놀자의 레고 블록을 만들어내는 사람들, DI팀 Data Engineer
직방 TECH
(추천) 당신의 생산성을 올려줄 최고의 앱
| 게시일 | 분류 | 주요 기술 |
|---|---|---|
| 22.05.12 | 도구 소개 | mac, alfred |
spotlight 를 대체하는 mac 생산성 애플리케이션 Alfred 소개. 내가 원하던 기능 다 들어있다!
검색 : 기본적인 spotlight 기능에 더불어 특정 사이트를 통한 웹 검색, 내 즐겨찾기 검색 가능
snippet(단축어) : sel → select * from 등
클립보드 매니저 : 클립보드 히스토리 저장 및 검색 가능
시스템 명령어 : 시스템 명령어 사용 가능. 모든 프로그램 종료 등
워크플로우 : 명령어 하나로 여러 프로그램 실행 가능
영어 사전 : naver 영어 사전을 등록해 바로 검색 가능
SK DEVOCEAN
Google Developers
Helping you build across devices, platforms, and the world
Amazon Science Blog
A quick guide to Amazon’s 50-plus ICASSP papers
| 게시일 | 분류 | 주요 기술 |
|---|---|---|
| 22.05.12 | 문서 공유 | ML, 영상처리, 발화 분석 등 |
ICASSP(International Conference Acoustics, Speech and Signal Processing) 에서 올해 발표된 자료 50건 링크 공유
(추천) Alexa’s speech recognition research at ICASSP 2022
| 게시일 | 분류 | 주요 기술 |
|---|---|---|
| 22.05.12 | 문서 공유 | ML, 영상처리, 발화 분석 등 |
Alexa 팀에서 ICASSP에 ASR(Auto Speeach Recognition) 관련하여 제출한 21개의 논문 중 일부를 소개
Multimodal pretraining
일반적으로는 self-supervised representation learning로 라벨을 붙이고, fine tuning 한다
여기에 audiovisul(시청각) 정보를 추가해 학습시키면 정확도가 올라간다.
Signal-to-interpretation with multimodal embeddings
intent 추론 시 음성에서 추출한 임베딩 정보를 추가하면 정확도가 좋아진다.
음성 임베딩을 추가한 모델은 텍스트 형태의 입력에도 적용이 가능하고, 정확도도 여전히 좋다
또, 메뉴로 정해져있는 ”pause”, “volume up” 등의 짧은 명령어는 음향 임베딩만으로 분류가 가능하다.
ASR rescoring with BERT
BERT와 같은 MLM(Masked Language Model)은 성능과 계산으로 인한 latency 에서 절충안을 찾기가 어려워 ASR에서 잘 사용되지 않았다.
하지만 ASR에서 도출한 문자열의 rescore에 BERT를 유용하게 쓸 수 있다.
BERT 는 대량의 말뭉치를 이용해 학습하기 때문에 pseudo-likelihood와 word error를 잡아낸다.
여기서 잡아낸 스코어를 적용하는게 LSTM 보다 빠르고 효과적이어서 알렉사에 1년만에 바로 적용되었다.
Ontological biasing for acoustic-event detection
음향 이벤트의 분류 시 온톨로지를 통한 슈퍼 카테고리를 식별을 강제하면 분류 훈련이 더 잘 된다.
Linked in Engineering
Improving job matching with machine-learned activity features
Engineering at Meta
Meta Open Source is transferring Jest to the OpenJS Foundation
포스팅이 없는 블로그
NHN Cloud MeetUp! : 4/25
네이버 D2 : 4/18
우아한형제들 기술 블로그 : 5/4
WATCHA 팀 블로그 : 4/19
무신사 기술 블로그 :4/10
THE NETFLIX TECH BLOG : 4/25
ebay Tech Blog : 4/29
Linked in Engineering : 2/4
slack engineering : 5/4
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