AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 2부. Data Discovery
물어보새의 Data Discovery 확장과 구현 방식을 소개했습니다. 베타 테스트를 바탕으로 질문 이해와 정보 획득 구조를 나눠 허위 생성을 줄이고 활용 범위를 넓혔습니다.
#LLM#Text-to-SQL
29005분
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Vertex AI Search를 활용한 결과 없는 검색 개선하기
오타와 유의어로 생기는 결과 없는 검색을 Vertex AI Search로 개선한 사례였습니다. BigQuery 기반 데이터와 튜닝으로 검색 품질을 높이고 A/B 테스트에서도 긍정적 성과를 확인했습니다.
#Vertex AI Search#검색
34005분
새로워진 쓱렌즈를 소개합니다!
쓱렌즈 매장 서비스를 개편한 과정과 주요 기능 개선 내용을 소개했습니다. 객체 검출, 분류, 멀티모달 기술로 검색 품질과 처리 속도를 높였습니다.
#멀티모달#ML
35005분
LY의 QA 엔지니어가 생성형 AI를 이용해 품질 활동의 생산성을 높이는 방법
QA 전 단계 품질 활동에 생성형 AI를 보조 수단으로 적용하는 방법을 소개했습니다. 기획 정리부터 테스트 설계, 리뷰 분석, 회고 정리까지 생산성 향상 사례와 주의점을 다뤘습니다.
#ChatGPT#prompt
36005분
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
1005분
AI-assisted Coding과 개발 생산성 향상 #1 (부제: 실리콘밸리 개발자가 바라보는 AI 생산성 툴 및 개발 방식의 변화)
AI-assisted Coding과 개발 생산성 향상 #1 (부제: 실리콘밸리 개발자가 바라보는 AI 생산성 툴 및 개발 방식의 변화)
AI 코딩 도구와 ChatGPT 기반 기능을 통해 개발 생산성이 어떻게 바뀌는지 소개했습니다. 동시에 저작권, 환각, 노동시장 영향 같은 생성형 AI의 우려도 함께 짚었습니다.
#GitHub Copilot#ChatGPT
24005분
![[7월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (제미나이 1.5 플래시)](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjNGleuvh_5ifDsOtW0kzXLCkvY7XYc-F06GUikEOdMjiDeZsbnDjz7RhXeyMREp6l4AX_VrQECkz67VDXvH2KJwDtPG8qlSCJiMy9yu3ttxNDMKwl8e_ukSr63dHzE44eKCWEslxqyNog/s1600/lockup_google_developers_horizontal_knockout_wht.png)
[7월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (제미나이 1.5 플래시)
Google for Developers의 7월 4주차 주요 업데이트를 정리한 소식입니다. Gemini 1.5 Flash, Android 보안, 프라이버시 샌드박스 등 최신 발표를 모았습니다.
#Gemini#Android
7005분
BigQuery와 Gemini로 리뷰 분석 업무 자동화하기
BigQuery에서 Gemini Pro를 활용해 리뷰 요약과 분류, 홍보 문구 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. JSON 응답, 배치 처리, RAI 결과 확인으로 정합성과 효율을 높이는 팁도 함께 다뤘습니다.
#BigQuery#Gemini
30005분
데이터로 풀어보는 마케팅 최적화
패션 커머스 플랫폼에서 CTS, 어트리뷰션 모델, 피처스토어를 활용한 마케팅 최적화 사례를 다뤘습니다. 퍼포먼스와 CRM 캠페인을 데이터로 개선한 흐름과 성과, 과제를 함께 정리했습니다.
#마케팅#데이터 분석
24005분
고성능 GPU 클러스터 도입기 #1: 요리하라고 해서 왔는데 프라이팬이 없어요
토스증권이 투자 분석용 LLM을 위해 자체 고성능 GPU 클러스터를 도입한 배경을 설명했습니다. 개인정보 보호, 비용 효율, 실시간성 제약과 GPU 운용상의 유의점을 함께 짚었습니다.
#LLM#GPU
25005분
AI P!ck, 내 취향에 맞춘 특별한 상품 셀렉션(Beta)
SSG의 개인화 추천 서비스 AI Pick 베타 개발 과정을 소개했습니다. 관련성·다양성·신기함을 기준으로 설계하고 내부 테스트와 지표 개선 결과를 공유했습니다.
#ML#추천
55005분
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
0005분