토스ㅣSLASH 23 - 머신러닝으로 더 똑똑하게 증권 뉴스 제공하기
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AI 핵심 요약
증권 뉴스는 양이 많고 언론사의 종목 태깅이 누락되거나 부정확해, 사용자에게 필요한 정보를 선별하기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 뉴스 제목과 본문으로 종목을 분류하는 모델을 만들고, 엔트로피 기반 액티브러닝으로 어려운 학습 사례를 보강했으며 Argo Workflows로 데이터 구축부터 배포까지 자동화했다. 또 뉴스 발행 후 종목의 주가 변동률을 예측해 중요도를 매기고, 해외 뉴스 번역에는 토큰 엔트로피와 단어 빈도 점수로 추가 학습 데이터를 골랐다. 그 결과 종목 매칭을 지속적으로 개선하고 뉴스 랭킹·추천에 활용했으며, 번역 모델은 BLEU 점수가 약 1.5배 상승하고 고유명사 오역도 줄었다.
- 종목 매칭에서는 클래스별 손실 가중치로 데이터 불균형을 다루고, 엔트로피 기반 액티브러닝으로 모델이 헷갈리는 하드 네거티브를 보강한다.
- 데이터 구축부터 학습·모델 레지스트리 저장·서빙까지 이어지는 파이프라인을 Argo Workflows와 쿠버네티스로 자동화한다.
- 뉴스 중요도는 사용자 클릭 데이터 대신 뉴스 발행 후 언급 종목의 주가 변동률을 예측하는 회귀 문제로 정의할 수 있다.
- 번역 데이터는 토큰 엔트로피와 데이터셋 단어 빈도 기반 점수를 함께 활용해 정보량이 높은 샘플을 선별한다.
소개
토스증권은 어떻게 사용자가 필요한 투자 정보를 쏙쏙 뽑아 전달할까요? 수많은 정보 중 사용자에게 꼭 필요한 정보를 선별, 전달하기 위해 구축한 ‘3가지 머신러닝 모델’을 소개합니다. 조중현 / 토스증권 Data Scientist 발표 자료 👉🏻 https://bit.ly/3NluxHC 토스 개발자 컨퍼런스 SLASH에 대한 자세한 정보는 👉🏻 https://bit.ly/43kW3tO 컨퍼런스 및 세션에 대한 문의는 👉🏻 slash@toss.im 토스에 합류하고 싶다면 👉🏻 https://toss.im/career/jobs #machinelearning #argoworkflows #datascientist #datascientist #토스증권 #개발자컨퍼런스 #SLASH *본 발표자료의 저작권은 연사에 있으며, 저작권자의 사전 서면 동의 없이 자료의 일부 또는 전부를 이용하거나 배포할 수 없습니다. *또한 해당 자료를 복제하여 SLASH 행사 홈페이지...
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