당근마켓 서비스에 딥러닝 기술을 처음 도입한지 어느새 5년째가 되었어요. 그동안 빠르게 성장하는 서비스에 머신러닝을 적용하면서 데이터 관점이 어떻게 발전되어 왔는지 소개해드리고 싶어 오랜만에 작성해봐요. 수작업 데이터 라벨링의 한계 머신러닝 모델을 도입하기 우선 간단하게 현재 쌓여 있는…
이미지 분류 모델 AutoML 파이프라인 올해 3분기 당근마켓에서 Google Cloud AutoML을 활용하여 이미지 분류 모델을 개발하고 파이프라인 자동화한 사례를 공유 하려고 해요. 프로젝트의 시작 당근마켓 사용자가 서비스에 접속 했을때 시각적으로 가장 큰 영향을 주는 요소는 “사…
당신의 안전을 위해서라면 뭐든지 할 거예요. 그게 삽질이라도… 당근마켓에서는 왜 주소를 인식해야 하나요? 중고거래할 때, 상대방에게 주소를 언제 알려줄까요? 택배 거래를 하거나 만날 장소를 정할 때 주소가 많이 공유돼요. 당근마켓은 중고거래 사기의 대부분을 차지하는 택배 거래보다는 당근…
작년에 쓰여진 딥러닝 추천 시스템 in production 에서 소개한 당근마켓 딥러닝 추천시스템의 파이프라인과 서빙 시스템이 구축 후 1년 동안 운용하며 어떻게 관리되고 변경되었는지 간단히 소개하려고 합니다. 1. Pipeline 당근마켓은 여전히 Kubeflow Pipelines을…
안녕하세요. 당근마켓 머신러닝 엔지니어 Young입니다. 이번에 글쓰기 화면에 들어간 카테고리 추천 기능의 모델을 개발한 과정을 정리해 봤습니다. 아래의 순서로 정리해 봤습니다. - 카테고리 추천 모델 개발의 목적 - 카테고리 분류 방법들 - 카테고리 추천 모델 개발을 위한 데이터셋 -…
이전 글로 딥러닝 기반 개인화 추천 시스템의 모델에 대한 부분을 소개 했었어요. 이번에는 당근마켓에서 추천 시스템을 지속적으로 업데이트하는 파이프라인과 서빙 시스템을 구축한 내용을 소개하려고 합니다. Kubeflow Pipelines Kubeflow Pipelines은 Kubernete…
당근마켓 첫화면은 동네 사람들이 사용하는 다양한 물품을 보는 재미가 있어요. 누군가에겐 이제 필요없지만 나에게 유용한 물건들을 발견하게 되고 더불어 저렴하게 득템 할 기회도 종종 있죠. 매일 새로운 글이 올라오는 첫 화면의 스크롤을 내리며 탐색하는 즐거움이 일상이 되어가고 있습니다. 이…