Kakao AI Native - CTO Keynote
카카오 CTO가 if(kakaoAI)2024에서 AI Native 전략을 소개했습니다. AI를 문화와 서비스 전반에 내재화하려는 방향을 제시했습니다.
#LLM
16005분
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‘아이보’ 로봇의 장례식을 통해 본 AI 로봇 상용화 시 고려할 점
아이보 장례식 사례를 통해 AI 반려로봇 상용화의 과제를 짚었습니다. 인터넷 연결 안정성, 부품 모듈화, 자기진단과 쉬운 사용성이 핵심으로 제시했습니다.
#AI 로봇#온디바이스 AI
22005분
자동차와 AI가 만나면 무슨 일이 벌어질까?
생성 AI와 LLM이 자동차에 들어오며 차량 상태 안내, 대화형 어시스턴트, 경로 추천 같은 개인화 기능이 확장되고 있습니다. 또한 비전과 LLM 결합으로 자율주행과 실내 인식의 정확도를 높일 가능성을 보여줍니다.
#LLM#자율주행
22005분
삼성 리서치와 Team Atlanta, 사이버 추론 시스템으로 DARPA AIxCC에서 호평
삼성 리서치와 Team Atlanta, 사이버 추론 시스템으로 DARPA AIxCC에서 호평
삼성 리서치와 Team Atlanta가 DARPA AIxCC에 참가해 생성형 AI 기반 사이버 추론 시스템을 다뤘습니다. 본문은 오류 화면 때문에 상세 내용 확인이 어려웠습니다.
#LLM#보안
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밸런스히어로, 24년 상반기 역대 최대 실적…플랫폼 매출 3배 급증
밸런스히어로, 24년 상반기 역대 최대 실적…플랫폼 매출 3배 급증
밸런스히어로가 2024년 상반기 역대 최대 실적을 기록하며 플랫폼 대출 비중을 크게 늘렸습니다. ML 기반 ACS로 대출 성사율을 높이고 리스크를 줄이며 금융 플랫폼으로 확장했습니다.
#ML#핀테크
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언어 모델의 Fine-Tuning 성능 올리기
언어 모델의 Fine-Tuning 성능 올리기
언어 모델의 fine-tuning 성능을 높이는 LoRA, TAPT, DAPT, Adversarial Training을 소개했습니다. 대규모 전체 학습보다 비용과 효율을 고려한 적용 방향을 정리했습니다.
#LLM#fine-tuning
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Bid Shading이란?
Bid Shading이란?
1등 가격 경매 환경에서 DSP가 경쟁 입찰가를 추정해 입찰가를 낮추는 Bid Shading 개념과 방법을 설명했습니다. 오프라인과 온라인 실험에서 잉여와 순이익 개선 가능성을 확인했습니다.
#ML#KDD
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딥러닝 추천 모델에 인과추론 접목시켜 전환율 예측 성능을 향상시키자!
딥러닝 추천 모델에 인과추론 접목시켜 전환율 예측 성능을 향상시키자!
추천시스템에서 상관관계만 학습할 때 생기는 편향과 누락 문제를 인과추론 관점에서 설명했습니다. 전환율 예측에서는 MTL과 IPW, DR을 결합한 방법으로 성능을 높이는 흐름을 소개했습니다.
#ML#추천시스템
0005분
SHAP
SHAP
SHAP의 기반인 Shapley Value를 예시와 수식으로 풀어 설명했습니다. 모델 예측을 특징별 기여도로 나누는 원리와 계산 시 주의점도 정리했습니다.
#SHAP#Shapley Value
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머신러닝으로 만드는 개인화 추천 시스템
머신러닝으로 만드는 개인화 추천 시스템
머신러닝으로 개인화 추천 시스템을 설계하는 기본 흐름을 설명했습니다. 실험 환경에서 학습하고 배포 환경에서 pCTR과 CPM으로 광고를 선택하는 구조를 정리했습니다.
#ML#추천 시스템
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스마트폰 보안의 미래: On-Device Confidential Computing 알아보기
스마트폰 보안의 미래: On-Device Confidential Computing 알아보기
스마트폰 보안 강화를 위한 온디바이스 컨피덴셜 컴퓨팅을 소개하는 글입니다. 다만 본문은 오류 메시지만 보여 추가 내용을 확인할 수 없었습니다.
#보안#cloud
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IEEE Globecom 2023에서 공개한 차세대 자동화 ML 솔루션 ‘AutoMLPoweredNetworks’
IEEE Globecom 2023에서 공개한 차세대 자동화 ML 솔루션 ‘AutoMLPoweredNetworks’
차세대 네트워크의 복잡한 트래픽 패턴을 최적화하기 위한 자동화 ML 솔루션을 소개했습니다. IEEE Globecom 2023에서 공개된 AutoMLPoweredNetworks 사례를 중심으로 살펴봤습니다.
#ML#자동화
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