Blog - LINE ENGINEERING

TAG ARCHIVES: Data/AI

Cloud Summit 2023 - 結合生成式 AI 打造有趣的 LINE Bot 應用
Evan Lin2023-07-21
LINE Taiwan Technology Evangelist
前言大家好，我是 LINE 台灣的資深技術推廣工程師的 Evan Lin 。前一段時間， OpenAI 將他們知名的 GPTv3 的 NLP Model 開放出來給大家使用，並且提供一個好用的介面 ChatGPT 。在全世界受到相當多的注意，也看到有相當多社群的開發者有分享相關的開發案例。這一次我在 iThome 舉辦的 Cloud Summit 2023 擔任講者，並且分享「結合生成式 AI 打造有趣的 LINE Bot 應用」。議程簡介在現今智慧手機普及的時代，LINE 已成為人們溝通的主要管道之一，而 LINE Bot 更是其中一種廣受歡迎的應用方式。本演講將探討如何結合生成式人工智慧技術，打造有趣的 LINE Bot 應用。透過深度學習模型的訓練，我們可以讓 LINE Bot 具有更智能的對話能力，甚至可以幫助使用者解決問題、提供娛樂等多種應用場景。本演講將從實際案例入手，分享如何利用生成式 AI 技術開發 LINE Bot 應用，讓您了解如何運用 AI 技術，打造具有創意及趣味性的智慧應用。投影片生成式 AI 浪潮下
WiDS Taipei 2023 | 一手資料救地球: Think with Data 資料英雄打造社會安全網
Liwen Liao2023-07-15
喜歡玩資料，做過資料搬運工，也訓練過魔豆，但是最喜歡的是把硬邦邦的量化數據變成有趣的故事。
前言「數據思維」Think with Data，在行走遊走資料工程和策略分析多年。深深感受到這不應該只是在資料科學工程團隊(Data team)才需要，尤其數據驅動(data-driven)的網路業中，建立起數據思維，定義問題，讓所有成員都可以在同一個數據思維的平台之上討論，聚焦痛點，解讀各種數據，活用機器學習工具。為什麼需要？因為簡單又好用！透過「數據思維」，定義問題，讓所有人都可以在相同維度上討論，聚焦痛點，解讀各種數據，活用機器學習工具。誰該用？數據驅動(data-driven)企業必備，所有使用量化數據的工作都需要，就算你只用excel也需要！怎麼用？開會時必備，要準備吵架之前更需要，先用「數據思維」順過一遍要討論的內容。需要先準備什麼嗎？大腦最重要。電腦次之。非資料科學專業，會鴨子聽雷？平易近人，絕對好懂！準備了兩個實際案例：打造「社工安全網」和解析「神秘占星學」內容「數據思維」聽來高大上...? 似乎必須精通資料科學才能理解，其實不然！這是一套思考方式和頗析問題的心法，完全不需要程式能力或是什麼厲害
臺北醫學大學企業參訪 - Unleashing the Power of NLP : Innovations from LINE Data Dev
Danny Lo2023-03-19
LINE TECH FRESH at Data Dev
前言資料工程團隊是企業中不可或缺的一環，負責蒐集、整理、分析與管理海量的數據，將數據轉換成有價值的資訊，協助企業做出更明智的決策。而在 NLP 領域，資料工程師更是扮演關鍵角色，因為 NLP 技術需要大量的文字資料作為基礎，而這些資料往往需要透過各種技巧進行處理與轉換，才能發揮最大的價值。因此，今天的企業參訪分享將與大家介紹在 LINE 資料工程團隊擔任 TECH FRESH 的日常工作，探索我們如何透過數據處理與技術手段，讓文字資料更具有價值與應用性。希望以下的文章能夠讓各位獲得啟發與收穫！簡報連結：https://speakerdeck.com/line_developers_tw/unleashing-the-power-of-nlp-innovations-from-line-data-dev 在資料工程團隊的工作日常與組成 LINE Data Dev 是LINE的的數據科學團隊，負責協助各個LINE服務運用機器學習和資料科學技術來改善用戶的體驗。具體的工作內容包括基礎資料科學應用、機器學習理論研究，以及機器學習共用平台的開發等等。平時我們會用到的技術有深度
台灣科技大學企業參訪活動花絮
LINE Engineering2022-11-16
LINE Engineering Blog official account
大家好，我們是來自 LINE 台灣開發者關係與技術推廣部門 (Developer Relations)。 LINE Taiwan 開發工程團隊於 2022 年初的「關於 LINE 台灣開發者關係與技術推廣部門的校園相關資源」文章中，有敘述到關於 LINE Taiwan 所提供給理工相關科系學校同學的企業參訪機會，除了讓學校同學可以了解 LINE 的研發工程文化之外，更可以了解相關的技術實習的機會。這一次則是收到台灣科技大學職涯發展中心，有許多不同系所同學一起來了解。透過兩位講者 Zephyr 與 Maggie 的分享，讓同學對於軟體工程可以有更深入的了解。本次分享主題有兩個，讓我們一起往下看吧！ Dev Life in LINE 在研發工程團隊中，有一個團隊叫做 Central team，因為 LINE 內部有許多的商業需求一直萌芽，但在專案初期時可能還沒辦法有固定人力支援，因此 Central team 在其中就扮演很重要的角色，加入專案中去協助與提供開發支援，讓商業需求可以被實現出來。其中經常接觸的專案類別為以下： AD 廣告相關 LINE 官方帳號開
台灣大學 AI 社團分享 - 竟然有人說 AI 不能拿來做行銷
LINE Engineering2022-11-01
LINE Engineering Blog official account
前言大家好，我們是來自 LINE 台灣開發者關係與技術推廣部門 (Developer Relations)。 LINE Taiwan 開發工程團隊於 2022 年初的「關於 LINE 台灣開發者關係與技術推廣部門的校園相關資源」文章中，有敘述到關於 LINE 台灣有提供給理工相關科系學校同學的企業參訪機會，也提供學校的社團能夠邀請 LINE 研發工程團隊成原來位大家分享技術上的議題。這一次則是收到台灣 AI 社團的邀請，邀請資料工程團隊的 Johnson 分享如何透過機器學習來解決行銷議題上的經驗分享，讓同學對於 AI/ML 上有更深入的了解。介紹 MarTech 開始先提到在行銷上常使用 AARRR 來歸納用戶歷程的漏斗，從用戶進入服務、使用服務、引流服務的一段用戶歷程的角度來說明LINE 將AI引入Martech的切入點。接著 Johnson 提到，運用知識圖譜來協助尋找用戶在哪、新用戶在哪、活躍用戶在哪的相關問題，在透過 Smart Channel(個人化廣告)的方式來投遞給對應用戶相關的資訊，其中也運用語意、卷積網路轉換特徵等等的方式來找到對應關係，也運
ICASSP 2021 會議心得
Johnson Wu2021-07-31
I am a Machine Learning Engineer/Data Scientist in LINE TW Data dev team.
IEEE ICASSP 2021 at Toronto前言儘管至今 COVID-19 疫情持續了將近兩年，學術研究與技術研發的腳步也是不會停歇的。語音研究相關的頂級學術會議 (top 1 tier) 之一 ICASSP 繼去年開始線上舉辦，今年也在多倫多同時舉辦線上的學術研討會。不過今年的線上會議不同於去年是免費開放各方來參與，會開始恢復以往學術會議需要註冊繳費的形式來參加；但以去年參加的經驗來說，整體的體驗更加順暢，顧慮到講者與聽眾在異地及不同時區的時空差異，互動形式也更彈性、更豐富了，像是官方這次設計了 Gather.Town (如圖一）讓各個與會者可以像是實際參與會議般在 Gather.Town 裏與其他與會者們互動。我是 LINE 台灣的資料科學家 Johnson，就由我來與各位分享這次的學術饗宴。ICASSP 是什麼？ICASSP，全名是 International Conference on Acoustics, Speech & Signal Processing. 是 IEEE SPS (美國電機工程學
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「How ML Powers LINE Services」機器學習如何的讓 LINE 的服務能更貼近使用者
Evan Lin2020-11-09
LINE Taiwan Technology Evangelist
寫在前面大家好，我是 LINE Taiwan DevRel 團隊的 Evan Lin。很開心在這裡跟各位分享本年度的第三場開發者小聚其中的一段演講，由LINE 台灣資料工程團隊的 Shawn Tsai ，跟大家分享機器學習如何的讓 LINE 的服務能更貼近使用者 - 「How ML Powers LINE Services」。KKTIX 活動網頁: 活動網址活動全文網址： TBD投影片影片LINE 台灣資料工程團隊的組成首先 Shawn 先跟大家分享 LINE 台灣資料工程團隊的組成，主要由以下三個角色所構成：資料工程師 (Data Engineer)身為資料工程師需要有一手強大的工程技能，不論是資料的截取，抓取與前處理 (Pre-processing) 。甚至是資料探索的部分，到最後機器學習模型的部屬都缺少不了資料工程師的協助。資料科學家 (Data Scientist)資料科學家的工作就是要協助資料工程師來擷取資料，並且一同討論如何前處理之後。將機器學習模型學期出來。資料分析師 (Data Analyst)資料分析師的重點在資料的探索，尋找出真正能解決問題的數值。並且針
Speech Technologies at Google: an Overview 演講心得
LINE Engineering2020-03-11
大家好，我們是 LINE 台灣資料開發團隊的 Penny、Johnson 與 Nina。很高興能參加這次由台灣大學電信所及資工所，於 2 月 7 號舉辦的專題演講 "Speech Technologies at Google: an Overview"。本演講很難得地邀請到帶領 Google speech 團隊的 Pedro J. Moreno 博士，親自分享 Google 語音辨識服務的技術演進和應用。演講內容深入淺出，從傳統語音辨識的方法，到比較深的 end-to-end 模型，並用 end-to-end 模型帶出幾個主要的應用。接下來我們會針對什麼是語音辨識、如何做語音辨識、語音辨識的應用，以及 LINE 台灣對於中文語音辨識的努力進行分享。怎麼做語音辨識？首先，什麼是語音辨識呢?語音辨識，或稱自動語音辨識 (Automatic Speech Recognition, ASR) 的目標很簡單，就是透過電腦自動把語音內容轉成對應的文字，與大家說的語音轉文字 (Speech To Text, STT) 是同一件事。聽起來好像很枯燥，但其實可延伸出無窮的應用。Pedro J. Mo
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TechPulse 2019 - Timeline Post Recommender System 議程回顧
Johnson Wu2020-02-19
I am a Machine Learning Engineer/Data Scientist in LINE TW Data dev team.
以通訊軟體為核心，LINE 持續發展圍繞用戶生活的各種服務，同時也抱持著開放的態度，積極與不同的平台或開發工具串聯。因此，我們鼓勵、更贊助 LINE 的工程師參與各式各樣的外部研討會，激發更多創意或合作的可能性，並於會後撰寫見聞，分享給 LINE Engineering Blog 的讀者們。《LINE 強力徵才中!》與我們一起 Close the Distance 串聯智慧新世界 >> 詳細職缺訊息LINE TAIWAN TECHPULSE 2019「Timeline Post Recommender System」議程講者 - JiHong Lee大家好，我是 LINE 台灣資料工程團隊成員 - Johnson Wu，負責將機器學習應用於各開發專案的研究及支援。很幸運能參與在去年舉辦的 LINE TAIWAN TECHPULSE 2019、分享關於台灣資料工程團隊的機器學習應用專案，並有機會參與 LINE 貼文串推薦系統議程的講者 - JiHong Lee 的媒體訪談，從機器學習跟數據科學的觀點，介紹 LINE 貼文串的推
AI RUSH 2019 - LINE 與 NAVER 共同舉辦人工智慧黑客松
Yeoneui Hong2019-06-25
Working as a Developer Advocate at Developer Relations Team, enlightening the world with the life of LINE developers and their culture
去年於日本東京舉辦的 LINE DEVELOPER DAY 2018 會中，LINE 技術長朴懿彬以「Next LINE」定調 LINE 在技術上的發展願景，其中人工智慧、區塊鏈，與金融科技三大領域的相關技術，將扮演舉足輕重的角色，並以兩大關鍵字「串連（Connect）」與「互惠生態圈（Mutually Beneficial Ecosystem）」點出實現「Next LINE」所帶來的具體價值，讓 LINE 的服務持續進化。在人工智慧 (AI) 方面，LINE 於 2019 年陸續啟動 AI 技術的 B2B 業務，將 LINE 的 AI 技術開放給外部開發者與企業。LINE 正式推出了 OCR、NLU 等兩項最新技術。OCR (Optical Character Recognition 光學字元辨識) 技術，是透過聊天機器人引擎與 AI 技術，針對圖片與字元進行辨識、翻譯，目前此技術已運用在最新 LINE 桌機版，用戶只要用 LINE 中的截圖功能擷取一張圖片或按住圖片訊息，就能選擇轉換為文字甚至翻譯圖片中的文字。而 NLU (Natural Language Understandin
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