유저가 참여한 통화를 바탕으로 유저의 대화 특징들을 분석해 알려주는 서비스 입니다. 대화분석 보고서를 통해 전체 통화 수를 증가 시키고, 바이럴을 통한 신규 유저 유입을 늘리는 것이 프로젝트 목적입니다. 해당 서비스 구현을 위한 API, batch job들을 구현합니다.
ResNet은 Convolutional Neural Network (CNN)의 한 종류로, 이미지 인식 등의 분야에서 주로 사용됩니다. ResNet의 특징은 그 'Residual Learning'에 있습니다. 딥러닝 모델이 깊어질수록 학습이 어려워지는 문제를 해결하기 위해, 입력값을 몇 층을 건너뛰어 출력에 바로 더해주는 방식을 사용합니다. 이를 통해 모델의 깊이가 깊어져도 학습이 잘 이루어질 수 있게 하였습니다. 이러한 ResNet의 방식은 'Residual Block'이라는 구조로 구현되며, 이 구조를 여러 개 쌓아 올려 모델을 만듭니다.