

데이터가 세상을 지배하는 시대 : 두 번의 대전환
데이터와 AI의 발전을 두 번의 대전환으로 정리하며, 빅데이터의 양적 성장과 AI 결합의 흐름을 설명했습니다. 데이터 품질, 실시간 처리, 거버넌스의 중요성도 함께 짚었습니다.
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데이터와 AI의 발전을 두 번의 대전환으로 정리하며, 빅데이터의 양적 성장과 AI 결합의 흐름을 설명했습니다. 데이터 품질, 실시간 처리, 거버넌스의 중요성도 함께 짚었습니다.


온디바이스에서 SLM으로 보이스 피싱을 탐지하는 구현 흐름을 소개했습니다. STT, LoRA 학습, 양자화, 모바일 구동까지의 절차와 한계를 함께 정리했습니다.

AWS re:Invent 2024 현장 참가 후기와 주요 기술 업데이트를 정리했습니다. 참석 준비 팁, 네트워킹 경험, 클라우드·AI·DB 세션 인사이트를 함께 담았습니다.


Hugging Face API를 활용해 GPU에서 딥러닝 모델을 학습하는 흐름과 메모리 사용 구조를 설명했습니다. 또한 Gradient Accumulation, Checkpointing, LoRA, QLoRA로 메모리를 줄이는 방법을 소개했습니다.

GPU 서버호스팅의 개념과 장점을 FAQ 중심으로 정리했습니다. 도입 전 궁금한 권한, 요금, 사양, 지원 범위를 함께 안내했습니다.


S1의 Test-Time Scaling과 Budget Forcing으로 추론 모델을 구현하는 과정을 소개했습니다. 적은 데이터와 반복 자기검증만으로도 사고 성능을 끌어올리는 방법을 살펴보았습니다.
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호텔 검색의 이미지 품질을 높이기 위해 플레이스 특화 CLIP 인코더를 학습했습니다. 질의와 이미지의 연관성을 강화해 대표 이미지 검색 정확도와 사용자 경험을 개선했습니다.


알라미 유저의 사용 패턴을 Feature Engineering과 KMeans 클러스터링으로 분석한 사례입니다. 숫자 결과에 해석을 붙여 페르소나처럼 설명하고 리텐션까지 확장했습니다.


DeepSeek-R1의 구조와 학습 방식, GRPO와 지식 증류의 특징을 OpenAI o1과 비교해 정리했습니다. 비용 절감과 추론 성능 강점, 한국어 적용 시 주의점도 함께 살펴봤습니다.

PyTorch 2.x의 핵심 기능인 Torch Compile을 소개하는 글입니다. 딥러닝 성능을 높이는 관점에서 PyTorch 2.0의 변화 포인트를 다뤘습니다.

AWS ParallelCluster를 Slurm 기준으로 생성하고 작업을 제출하는 절차를 소개했습니다. CLI 설정, 클러스터 접속, 삭제까지의 기본 흐름을 정리했습니다.


배달의민족은 GPT와 RAG를 활용해 상품 카탈로그 속성값 생성 자동화를 시도했습니다. 평가 모델을 보완해 작업 효율을 높이고 정확도도 개선했습니다.

인도 디지털 대출 시장의 성장 배경과 핵심 동인을 정리했습니다. 부실 대출 리스크와 규제 변화 속에서도 투자 기회가 크다고 보았습니다.

밸런스히어로가 국제 금융 데이터 사이언스 대회에서 2위를 수상했습니다. 대안신용평가시스템(ACS)의 기술력과 다른 지역으로의 확장 가능성을 입증했습니다.