

GAN을 이용한 이상탐지
GAN의 생성·판별 모델 개념과 GANomaly 기반 이미지 이상탐지 구조를 설명했습니다. 세 종류의 손실과 이상 점수 산출로 MNIST 정상·비정상 분류를 구현했습니다.
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GAN의 생성·판별 모델 개념과 GANomaly 기반 이미지 이상탐지 구조를 설명했습니다. 세 종류의 손실과 이상 점수 산출로 MNIST 정상·비정상 분류를 구현했습니다.


비정형 화장품 리뷰에서 약 80개 제품 속성을 추출하는 멀티 출력 딥러닝 모델을 개발했습니다.\n토픽 추가와 운영 부담을 줄이고, 0.85~0.95 정확도 및 제품 특성 검증 결과를 확인했습니다.

줌인터넷과 연합뉴스가 AI 기반 뉴스 3줄 요약 서비스를 공동 개발했습니다.\n추출식 요약 모델과 자체 태깅 툴로 학습 데이터를 구축해 실시간 API로 운영했습니다.


YOLOv1의 단일 신경망 기반 객체 검출 구조와 출력·손실 구성을 설명했습니다.\nYOLOv2의 앵커 박스, 다중 스케일 학습 등 정확도 개선 기법을 정리했습니다.

베이지안 최적화를 활용해 알고리즘 트레이딩의 하이퍼파라미터를 효율적으로 찾는 방법을 설명했습니다. 백테스팅 실험에서는 베이지안 mean-variance 모델이 높은 누적 수익률과 낮은 변동성을 보였습니다.
![[VitalCare] #3 해석가능한 의료 인공지능 모델](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1200/1*nr62Quofp_31IgXqs0R5HA.png)

의료 인공지능에서 예측 근거와 임상적 타당성을 함께 제공해야 하는 이유를 설명했습니다.\nVitalCare의 Attention·GNN 기반 해석 기능과 멀티모달 모델 발전 방향을 소개합니다.


게임 행동 로그를 Transformer-Autoencoder로 임베딩해 긴 시퀀스 처리와 GPU 학습 효율을 개선했습니다. 부정사용자 탐지에서 LSTM 기반 임베딩보다 높은 F1 Score를 확인했습니다.

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.
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데이터 분석가가 실험 설계부터 제품 반영과 성과 검증까지 참여하는 운영 방식을 소개했습니다. 통계 검증, BI 모니터링, ML 과제를 통해 데이터 기반 제품 개선 사례를 제시했습니다.
![[VitalCare] #2 기존 평가도구의 한계를 극복하는 인공지능](https://miro.medium.com/v2/da:true/resize:fit:1200/1*nvpIXzv9h57riO66bJPM_g.gif)

SOFA·qSOFA의 사후 평가 한계를 보완하기 위해 패혈증 조기 예측용 VitalCare를 개발했습니다. 시계열·고정형 데이터를 결합한 RNN 모델과 임상시험 검증 과정을 소개합니다.


Chip Placement를 Hard Macro 순차 배치 MDP로 정의한 Google의 강화학습 방식을 소개했습니다.\nGNN 상태 인코딩과 Wire Length·혼잡도 보상으로 PPA 제약을 근사했습니다.

줌인터넷의 가짜뉴스 판별 특허를 소개하며 제목과 본문 불일치 기반 탐지 구조를 설명했습니다. 중요문단 추출 뒤 반의어·거리·도치 점수를 합산해 스팸뉴스 여부를 판단했습니다.

2020 인공지능 그랜드 챌린지 행동인지 트랙 참가 과정을 정리한 글입니다. 이미지 탐지 기반 접근과 데이터 보강, 설정 조정으로 최종 1위를 달성했습니다.

AI 아나운서 개발 과정과 데이터 전처리, TTS·STF 기반 모듈 구성을 소개했습니다. 프로토타입은 높은 품질을 보였지만 데이터 효율성과 전용 TTS 고도화가 과제로 남았습니다.