ML gpu model server 성능을 유지하며 cpu server로 전환한 경험 공유
GPU 모델 서버를 CPU 서버로 전환하면서 성능 저하를 막기 위해 worker, thread, IPEX, KD를 함께 최적화했습니다. 그 결과 서비스 품질을 유지하며 GPU 자원을 절감했습니다.
#ML#server
16005분
필터 1
초분광 기술과 IoT의 접목 사례
초분광 기술을 AI와 결합해 물질 식별, 불량 검출, 품질관리 등에 활용하는 사례를 설명했습니다. 제조 공정에서 전수 검사와 실시간 모니터링을 높이는 적용 포인트를 정리했습니다.
#IoT#ML
13005분
고성능 ML 백엔드를 위한 10가지 Python 성능 최적화 팁
ML 백엔드에서 Python의 느린 실행 속도를 줄이기 위한 최적화 팁을 공유했습니다. 특히 GC, list, numpy 같은 요소가 응답시간에 미치는 영향을 사례와 함께 설명했습니다.
#Python#ML
20005분
유저와의 환상적 콜라보! 블랙박스로 표지판 정보 얻기 - 19편 – 모바일 환경에서 YOLO 돌려보기 (방면표지판인식)
길안내 정확도를 높이기 위해 도로 정보를 수집하는 배경을 소개했습니다. 블랙박스 영상에서 표지판 정보를 얻기 위해 모바일 환경에서 YOLO를 다루는 글입니다.
#mobile#YOLO
25005분
기계 학습 모델을 활용한 물류 입고 프로세스 최적화
풀필먼트 센터 입고에 필요한 트럭 수량을 기계 학습으로 예측해 슬롯 낭비와 지연을 줄인 사례를 소개했습니다. LightGBM과 베이지안 최적화를 활용해 예측 정확도와 운영 효율을 개선했습니다.
#ML#LightGBM
37005분
주문형 반도체 Floorplan 자동화 (3)
ASIC floorplan 자동화에 강화학습을 적용해 엔지니어 대비 수행 시간을 크게 줄이고 성능을 개선한 사례를 소개했습니다. standard cell 처리, 분산 학습, 후처리까지 더해 현실적인 배치 자동화 가능성을 확인했습니다.
#강화학습#ASIC
19005분
데이터사이언스팀이 예측모델을 개발하고 운영하는 방법을 소개합니다.
데이터사이언스팀의 예측모델 개발·운영 구조와 MLOPS 기반 서빙 체계를 소개했습니다. 또한 배포 후 대응, 성능 분석, Leakage 주의 등 실무에서 배운 점을 정리했습니다.
#ML#MLOps
21005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
AI 워크로드에 적합한 스토리지
AI 워크로드는 학습 단계와 데이터 특성에 따라 스토리지 요구사항이 달라집니다. 고성능과 확장성을 함께 고려해 블록, 파일, 오브젝트 스토리지를 비교하고 하이브리드 구성을 제안했습니다.
#ML#NLP
17005분
![[if kakao 2022] ML 모델 학습 파이프라인 설계 (feat. MLOps 플랫폼)](https://tech.kakaopay.com/_astro/thumb.adf72f21_27L5E6.png)
[if kakao 2022] ML 모델 학습 파이프라인 설계 (feat. MLOps 플랫폼)
카카오페이 MLOps 플랫폼에서 ML 모델 학습 파이프라인 설계 사례를 공유했습니다. 플랫폼 관점에서 모델 학습 흐름을 정리한 내용입니다.
#ML#MLOps
16005분
DnA 시니어 채용 프로세스
DnA 팀의 시니어 채용 프로세스와 Job Talk 도입 배경을 소개했습니다. 일반 면접의 한계를 보완하고 후보자의 깊이와 성장성을 함께 평가했습니다.
#채용#면접
19005분
강화학습을 이용한 SMT 공정의 Chip Mount Planning 최적화
SMT 공정의 chip mount planning을 강화학습으로 최적화한 초기 결과를 소개했습니다. 33개 sample 실험과 IPC sample 분석을 통해 적용 가능성과 개선 과제를 확인했습니다.
#강화학습#최적화
10005분
브랜디 ML팀의 Change Point Detection (CPD) 모델 도입기
커머스 시계열 지표의 급변을 자동 감지하기 위해 온라인 CPD와 SDAR 기반 모델을 도입했습니다. Airflow와 Glue로 ETL·알림 파이프라인을 구성해 Slack 경보까지 연결했습니다.
#ML#AWS
36005분