From One to Ten: YOLO 시리즈 변천사
YOLO 시리즈의 버전별 변화와 핵심 개선점을 정리한 글입니다. 실시간 객체 탐지의 속도·정확도 균형과 생태계 변화를 함께 살펴보았습니다.
#ML#객체 탐지
10005분
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안드로이드에서 Gemma2 파인튜닝 모델 실행하기
안드로이드에서 Gemma2 파인튜닝 모델을 실행하는 과정을 파인튜닝, MediaPipe 변환, 온디바이스 실행 순서로 설명했습니다. 한국어 요약 모델 예시와 파인튜닝 전후 비교, 긴 입력 시 제약도 함께 다뤘습니다.
#Android#Gemma
25005분
웨어러블 기기, 헬스와 AI를 만나다.
웨어러블 기기, 헬스와 AI를 만나다.
웨어러블 기기가 스마트폰 보조 기기에서 개인 건강 관리용 헬스 기기로 진화하는 흐름을 소개했습니다. 또한 헬스와 AI의 결합 및 글로벌 동향을 함께 설명했습니다.
#wearable#헬스
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나야, 에이닷 음성모드
에이닷 3.1에 한국어 최적화 음성모드를 도입한 내용을 소개했습니다. 스트리밍 응답을 문장 단위로 나눠 TTS 지연을 줄인 구현 방식도 다뤘습니다.
#LLM#TTS
29005분
허깅 페이스 Trainer API 이용하기
허깅페이스 Trainer API로 KLUE/ynat 텍스트 분류 모델을 학습하고 평가하는 과정을 정리했습니다. 또한 학습한 모델을 허브에 업로드하고 pipeline으로 추론하는 방법도 함께 소개했습니다.
#Hugging Face#Trainer API
19005분
고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #4
4차원 이상 벡터의 내적을 유사도 관점에서 쉽게 설명했습니다. DCT Basis Vector와 Softmax를 통해 분류와 주파수 변환의 연결도 소개했습니다.
#Transformer#ML
23005분
HCX-VLM과 함께 홈피드를 더 예쁘게 바꿔보자!
HCX-VLM과 함께 홈피드를 더 예쁘게 바꿔보자!
네이버 홈피드 썸네일을 AI와 VLM으로 개선해 CTR을 높인 사례를 소개했습니다. 기술 적용과 함께 예쁜 썸네일의 기준을 분석한 점이 핵심입니다.
#LLM#VLM
29005분
고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #3
그래픽스의 Affine 변환을 내적과 매트릭스 연산으로 설명했습니다. 내적의 의미를 이해하면 Transformer와 다차원 공간을 더 쉽게 볼 수 있다고 강조했습니다.
#Transformer#ML
21005분
똑똑한 Agent는 어떻게 일을 할까? : LLM Workflow상세소개
T멤버십 영화예매 에이전트에 LLM Workflow를 적용한 과정을 소개했습니다. 엔티티 추출, 상태 관리, 개인화 반영으로 멀티턴 대화 품질을 높인 사례입니다.
#LLM#prompt
28005분
Multimodal LLM 첫 삽 뜨기
멀티모달 LLM의 대표 아키텍처와 instruction tuning, RLHF 계열 정렬 기법을 정리했습니다. LLaVA 기반 사례와 데이터셋 구성을 함께 살펴볼 수 있습니다.
#LLM#ML
18005분
Tech Week 2024, 사내 해커톤 Hack Day에 참여했습니다!
LY Corporation Tech Week 2024의 사내 해커톤 Hack Day 참여 경험을 공유했습니다. AI 기반 프로덕트 제작 과정과 글로벌 협업 속에서 얻은 인사이트를 소개했습니다.
#UI/UX#Android
33005분
AI 모름, 진짜 모름 – 가난한 자의 AI 서비스 만들기 (Feat. llama-node )
Node.js와 llama-node로 로컬에서 동작하는 간단한 AI 텍스트 생성 서버를 구성했습니다. 복잡한 설정 없이 프롬프트 입력과 응답 생성을 빠르게 시험해볼 수 있습니다.
#JavaScript#node.js
33005분