[행사] Google for Mobile I/O RECAP 2018 참석기 - 08

Google for Mobile I/O RECAP 2018 (08)

08. AI & Cloud. Dialogflow와 ML API를 활용한 챗봇 개발

• 발표자 : 정명훈 (Customer Engineer, Google Cloud)
• 세션설명 : 빠르고 효율적으로 구축이 가능하면서도 똑똑한 챗봇을 개발하고 싶다면 꼭 주목해야 할 기술, Dialogflow를 소개합니다! Dialogflow의 강력하고 손쉬운 기능과 머신러닝 API를 사용하여 매력적인 챗봇을 개발하는 방법을 알아보세요.

메신저 사용률이 SNS를 추월함.

참고 : http://www.kinews.net/news/articleView.html?idxno=71223

스마트 디바이스 증가와 대기업들의 참여도 증가로 챗봇 급성장.

참고 : http://gobooki.net/archives/1324

주요 사용 사례 :

• Customer support
• Transactions
• Getting things done

영단어 암기 프로그램

구성 : Chatbot + ML API + Google Assistant

• Chatbot (Dialogflow + Google Assistant)

• Translate API

• SSML (Speech Synthesis Markup Language)

  참고 : https://developers.google.com/actions/reference/ssml

Dialogflow

참고 : https://dialogflow.com/docs/getting-started

Dialogflow에 Topic에 대한 샘플 문장들 입력

규칙기반은 규칙에 대한 모든 정보 입력 필요. (사실상 불가능)

머신러닝 신경망에서 시맨틱 구문 분석으로 학습할 경우 규칙기반 대비 40% 정도 정확도 높음.

Google ML API

참고 : https://cloud.google.com/products/machine-learning/

ML on Google Cloud

• Translate API : 데이터가 많아 성능이 높음.
• Natural Language API : 자연어 처리
• Speech API : 음성인식, 구문힌트나 인식모드로 정확도 향상
• Vision API : 사진분석, 텍스트 인식
• Video Intelligence API : 비디오 분석 기술

Q&A

시간 관계상 생략