고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #6 - Deep Learning이란
딥러닝은 선형층과 비선형층을 여러 겹 쌓아 깊은 구조를 만드는 개념을 설명했습니다. 선형층만으로는 한계가 있어 활성화 함수를 넣는 이유를 쉽게 풀어주었습니다.
#ML#Transformer
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
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유선과 무선의 협업으로 탄생한 끊김 없는 네트워크 비밀
유선과 무선 데이터를 결합해 광케이블 장애의 실제 고객 영향 범위를 지도에서 확인하는 방법을 소개했습니다.망 설계 최적화와 재난 대응, 향후 AI 기반 장애 예측으로의 확장 가능성도 제시했습니다.
#Python#ML
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토스 피플 : 새로운 길을 만들 땐 내 선택을 믿는다
토스 Product Designer가 새로운 제품과 조직에서 0에서 1, 1에서 100을 만들어온 경험을 공유했습니다. 빠른 판단과 실행으로 임팩트를 만들고, 없는 길을 개척하는 태도를 강조했습니다.
#UI/UX#B2B
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클릭 한 번으로 실험 시작! 이터레이션 사이클을 단축하는 추천 실험 시스템 개발기
추천 실험의 병목을 줄이기 위해 Policy와 Experiment를 분리하고 Python DSL과 Z3 검증을 도입했습니다. 그 결과 설정 작성과 리뷰 시간이 크게 줄고, 엔지니어 개입 없이 실험을 운영할 수 있게 했습니다.
#ML#A/B 테스트
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NVIDIA Jetson Thor 리뷰 및 개봉기
NVIDIA Jetson Thor의 주요 사양과 Orin 대비 성능 향상을 리뷰하고 개봉기를 함께 소개했습니다. 로봇과 생성형 AI용 고성능 엣지 보드의 활용 가능성을 정리했습니다.
#NVIDIA Jetson#LLM
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LINE 통화의 영상 재생 품질 개선 사례
LINE 통화의 영상 품질이 월말에 악화되던 문제를 분석해 원인을 모바일 데이터 속도 제한과 혼잡 제어 한계로 찾았습니다. 비트레이트와 패킷 손실의 상관관계를 활용해 혼잡 제어를 개선하고 영상 재생 품질을 높였습니다.
#혼잡 제어#비트레이트
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![[AWS Summit 2025] 생성형 AI 기반으로 스마트 인사이트 구현](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/amzonq250805.jpg)
[AWS Summit 2025] 생성형 AI 기반으로 스마트 인사이트 구현
AWS Summit 2025에서 Amazon Q in Quicksight와 Amazon Q Business 활용 사례를 소개했습니다.\n자연어 기반 분석과 사내 질의 응답으로 데이터 활용 장벽을 낮춘 점이 핵심입니다.
#AWS#LLM
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Next AI B tv, 에이닷과 함께 진화하다 ㅡ 당신을 알아보는 TV의 등장 ‘B tv 에이닷’
B tv가 에이닷과 연동해 사용자 취향과 시청 이력을 반영하는 AI 미디어 파트너로 진화하는 방향을 소개했습니다. Voice ID와 맥락 기반 응답으로 개인화와 선제적 추천 경험을 강화했습니다.
#LLM#NLP
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
여행 검색 경험 향상을 위한 AI 활용
통합검색에서 사용자의 여행 의도를 먼저 파악하도록 AI 분류 시스템을 적용했습니다. 이를 통해 검색 결과 노출 순서를 개선하고 실제 사용자 경험을 높였습니다.
#LLM#prompt
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누구나 실험할 수 있도록 — 한국 비즈니스 실험 심포지엄 발표자료 공유
대규모 검색 서비스에서 셀프서브 실험 체계를 정착시킨 사례를 공유했습니다. 플랫폼과 교육을 함께 설계해 실험 문화를 확산한 과정도 소개했습니다.
#검색#A/B 테스트
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최신 논문 분석을 통한 LLM의 환각 현상 완화 전략 탐구
LLM 환각의 원인과 완화 전략을 정리하고, 최근 논문 3편의 실험 결과를 바탕으로 신뢰성 향상 방향을 소개했습니다. 불확실성 인식, 외부 지식 활용, 자체 검증을 함께 고려하는 설계가 중요하다고 설명했습니다.
#LLM#RAG
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Gemma 3n 모델로 음성과 이미지도 입력해보자
Gemma 3n의 멀티모달 온디바이스 특징과 오디오·이미지 입력 예제를 소개했습니다. 다양한 입력 방식을 활용해 오프라인 환경에서도 응용할 수 있음을 보여주었습니다.
#LLM#멀티모달
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iOS 앱 사이즈 줄이기
iOS 앱 사이즈를 줄인 경험을 소개했습니다. 이미지 최적화와 중복 리소스 제거로 17MB를 줄였습니다.
#iOS#최적화
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“누구세요?”는 이제 그만 – AI 예측 LLM 개발기
미저장 연락처의 관계를 예측하는 AI 기능 고도화 과정을 소개했습니다. 데이터 정제와 LLM 학습으로 정확도를 13% 이상 높였습니다.
#LLM#ML
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