리디의 머신러닝 파이프라인 톺아보기
리디 데이터사이언스팀이 기존 시스템을 활용해 머신러닝 파이프라인을 구축한 사례를 소개했습니다. 학습, 배포, A/B 테스트, 모니터링까지 유기적으로 연결해 운영 효율을 높였습니다.
#ML#MLOps
29005분
필터 1
모델 서빙 최적화를 위한 프레임워크 선정과 서빙 성능 극대화하기
카카오페이의 모델 서빙 최적화를 위해 프레임워크를 도입한 과정과 성능 개선 테스트 결과를 공유합니다. 효율적인 서빙을 위한 선정 기준과 최적화 관점을 함께 다룹니다.
#ML#성능
20005분
Dynamics Model로 무엇을 할 수 있을까?
Dynamics Model을 제어와 시뮬레이션 문제에 활용하는 사례를 소개했습니다. 실제 데이터와 물리 모델을 결합해 sim-to-real gap을 줄이는 가능성을 설명했습니다.
#LLM#ML
7005분
인공지능 음성 생성 연구 - 음성 분류 솔루션
재난 상황 음성 분류 문제를 드론 소음 환경에 맞게 이미지 분류 방식으로 풀었습니다. AI Hub 데이터와 전이학습을 활용해 2021 인공지능 그랜드 챌린지 1위를 달성했습니다.
#ML#음성 생성
2005분
BentoML 을 활용하여 딥러닝 모델 API 서빙하기
BentoML로 딥러닝 모델을 API 형태로 서빙한 경험과 패키징, 도커라이징 과정을 정리했습니다.\nSwagger UI 제공과 성능 개선, 운영 편의성 측면의 장단점도 함께 공유했습니다.
#BentoML#ML
4005분
생성 모델의 새로운 흐름 확산 모델(Diffusion model)에 관하여
확산 모델의 기본 개념과 생성 모델 내 위치를 정리했습니다. 점수 기반 모델, SDE, 샘플러까지 이어지는 발전 흐름도 함께 설명했습니다.
#ML#생성모델
1005분
2021 인공지능 경진대회 참가기
2021 인공지능 경진대회 참가기를 통해 전력 품질 예측 문제를 XGBoost와 앙상블로 해결한 과정을 소개했습니다. 수치해석 분야 1위를 달성한 전략과 향후 금융 위험도 분류 적용 가능성도 함께 정리했습니다.
#ML#XGBoost
3005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
딥러닝 ‘생성모델’과 ‘잠재 벡터’에 관하여
생성모델이 인식모델과 어떻게 다른지, 그리고 잠재 벡터가 어떤 역할을 하는지 설명했습니다. 오토인코더, GAN, Flow-based 모델을 예로 들어 생성 원리를 정리했습니다.
#ML#생성모델
3005분
AI 기반 뉴스 3줄 요약 서비스 개발기
줌인터넷과 연합뉴스가 AI 기반 뉴스 3줄 요약 서비스를 공동 개발했습니다.\n추출식 요약 모델과 자체 태깅 툴로 학습 데이터를 구축해 실시간 API로 운영했습니다.
#NLP#ML
3005분
bayesian optimization in trading
베이지안 최적화를 활용해 알고리즘 트레이딩의 하이퍼파라미터를 효율적으로 찾는 방법을 설명했습니다. 백테스팅 실험에서는 베이지안 mean-variance 모델이 높은 누적 수익률과 낮은 변동성을 보였습니다.
#bayesian optimization#ML
1005분
AI를 활용한 고용률 예측 모델 개발기(2)
뉴스 감정 정보와 과거 고용률 데이터를 결합해 고용률 현재 예보 모델을 개발한 과정을 소개했습니다. PCA, 데이터 증강, Transformer 적용으로 성능을 개선했으며 특수 사건 대응 과제도 함께 정리했습니다.
#ML#시계열
3005분
‘가짜뉴스를 찾아라!’ 가짜뉴스 판별 특허 알아보기
줌인터넷의 가짜뉴스 판별 특허를 소개하며 제목과 본문 불일치 기반 탐지 구조를 설명했습니다. 중요문단 추출 뒤 반의어·거리·도치 점수를 합산해 스팸뉴스 여부를 판단했습니다.
#ML#NLP
4005분