어피닛 AI 엔진이 고객의 EMI를 추정하는 방법
어피닛 AI 엔진이 고객의 EMI를 추정하는 방법
인도 신흥시장에서 EMI 누락 문제를 해결하기 위해 수학적 추정 프레임워크를 소개했습니다. 금융 원리에 맞는 화이트박스 방식으로 심사 지표 커버리지를 높인 사례를 다뤘습니다.
#ML#금융포용
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![[전문가 밋업#3] 금융 AI의 진화: 컨텍스트 설계와 에이전트 아키텍처 (은행 AI 전문가가 밝힌, 아무도 말해주지 않는 3가지 진실)](https://devocean.sk.com/thumnail/2025/11/6/7f52b92cae49a60174a8c096e489e1bae6acd7b6bbeb042f21218d3671be1a4a.png)
[전문가 밋업#3] 금융 AI의 진화: 컨텍스트 설계와 에이전트 아키텍처 (은행 AI 전문가가 밝힌, 아무도 말해주지 않는 3가지 진실)
금융 AI가 자동화 중심에서 문맥과 의미를 설계하는 방향으로 바뀌고 있다고 설명했습니다. LLM+RAG와 다중 에이전트 아키텍처, 그리고 컨텍스트 설계 역량의 중요성을 강조했습니다.
#LLM#RAG
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광고로 유입된 순간, 추천이 시작됩니다.
광고 유입 유저의 낮은 구매 전환 문제를 추천 맥락 연결로 개선한 사례를 소개했습니다. 광고 성격과 상품 정보를 첫 세션 추천에 반영해 전환율을 높였습니다.
#추천#AI Agent
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배송 완료 사진 속 객체 탐지를 통한 수기 검수 비용 줄이기
배송 완료 사진에서 퍼플 박스와 종이봉투를 탐지해 수기 검수 대상을 줄인 사례를 소개했습니다. 데이터 중심 학습과 라벨 개선 반복으로 성능을 높이고 검수 비용을 93% 절감했습니다.
#ML#객체 탐지
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AutoML로 다음주의 가성비 Spot 인스턴스 AZ/Type 예측하기
AWS EMR의 Spot Instance 비용을 줄이기 위해 Zone과 Type별 가격 데이터를 수집해 AutoGluon으로 예측했습니다. 예측 평균을 바탕으로 다음 주에 더 저렴한 AZ와 Instance Type을 추천하고 운영 비용 절감 가능성을 확인했습니다.
#AWS#AutoML
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AI뒤에 사람 있어요: Human-in-the-loop를 위한 VLMOps 어드민 구축기
AI뒤에 사람 있어요: Human-in-the-loop를 위한 VLMOps 어드민 구축기
무신사는 VLM 기반 자동화가 늘어도 사람의 검증과 기준 조정이 필요하다고 보았습니다. 이를 위해 실험·검증·평가를 하나로 묶는 VLMOps 어드민을 구축해 효율과 품질을 높였습니다.
#VLM#Human-in-the-loop
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NOL은 어떻게 당신의 다음 여행지를 알고 있을까?
NOL은 고객의 클릭과 검색 같은 행동 데이터를 바탕으로 User segment를 만들었습니다. 태그 조합과 점수, 기간별 윈도우로 개인화와 예측의 정교함을 높였습니다.
#추천#검색
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있었는데요, 없었습니다.
자동발주 예측 품질을 높이기 위해 품절률 급등 원인을 분석하고 권고발주를 자동발주로 점진 전환했습니다. TFT와 분위수 예측을 적용해 행사와 Capacity 변화에 더 잘 대응하며 품절률과 RMSE를 개선했습니다.
#ML#TFT
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
ClickHouse: 컬럼 지향 저장소와 AI 시대의 데이터 처리
대량의 고객 여정 데이터를 빠르게 조회하기 위해 ClickHouse를 도입한 사례를 소개했습니다. 컬럼 지향 저장과 압축 덕분에 분석·AI 처리에 강하지만, 업데이트와 복잡한 트랜잭션에는 한계가 있습니다.
#ClickHouse#컬럼 지향 저장소
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엔카닷컴 AI 블로그를 시작합니다!
엔카닷컴이 방대한 중고차 데이터 문제를 해결하기 위한 AI 블로그 시작을 알렸습니다. 검색, 추천, 상담 등 다양한 영역의 도입 경험과 시행착오를 꾸준히 공유할 예정입니다.
#검색#추천
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여기어때의 기술기획팀
여기어때 기술기획팀이 기술보다 조직의 준비도와 활용 역량을 우선하는 역할을 소개했습니다. 기술 도입, 로드맵, 인재 육성까지 연결해 실행 가능한 전략을 만드는 관점을 설명했습니다.
#MSA#ChatGPT
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케라스를 활용한 한국어 감성 리뷰 자동 분류 : 기술적 접근과 분석
한국어 감성 리뷰를 Keras로 이진 분류하는 전처리와 모델 구조를 설명했습니다. Okt 형태소 분석, BiLSTM, 콜백을 활용한 학습과 예측 흐름을 다뤘습니다.
#Keras#ML
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AI와 디지털 광고의 새로운 협력 모델 - Part 2. 효율적인 광고 제작을 위한 레이아웃 생성 기술
효율적인 광고 제작을 위한 레이아웃 생성 기술을 주요 방식별로 정리했습니다. 각 모델의 장점과 한계를 비교하며 실전 선택 기준도 함께 제시했습니다.
#LLM#Transformer
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Attention 메커니즘: 개념과 활용
Attention 메커니즘의 개념과 필요성을 설명하고, Q/K/V 기반 작동 흐름을 정리했습니다. 또한 PyTorch와 TensorFlow 예제로 실제 구현 방법을 보여주었습니다.
#Attention#Transformer
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