머신러닝으로 퀸잇의 퀀텀 점프를 이끌어낸 엔지니어, 하홍석
라포랩스 ML 엔지니어 인터뷰로, 퀸잇의 개인화 추천 고도화와 ML 활용 범위를 소개했습니다. 고객·플랫폼 효용과 빠른 PoC를 기준으로 기술을 선택하는 방식도 다뤘습니다.
#ML#추천시스템
15005분
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코딩하다 막힐 땐? 똑똑한 삼성형 코딩 AI 도구(code.i)
코딩하다 막힐 땐? 똑똑한 삼성형 코딩 AI 도구(code.i)
코딩 중 막힐 때를 돕기 위한 삼성의 코딩 AI 도구 `code.i`를 소개한 글입니다. 제공된 본문이 불완전해 세부 기능이나 효과는 확인되지 않았습니다.
#코딩
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리뷰기반 맛집 추천 서비스 만들기 with GPT-4
GPT-4와 ada embeddings로 리뷰 기반 맛집 추천 서비스를 구현한 과정을 정리한 글입니다. 검색 정확도 문제를 겪으며 벡터 검색과 리뷰 데이터의 한계도 함께 살펴보았습니다.
#GPT-4#OpenAI API
34005분
Application Specific Integrated Circuit (ASIC) Floorplan Automation - Part II
ASIC 플로어플랜 배치 최적화를 강화학습으로 풀어낸 사례를 설명합니다. 넷리스트 연결성과 배치 정보를 함께 다루기 위해 GNN과 CNN을 결합했습니다.
#LLM#Reinforcement learning
10005분
ChatGPT에게서 좋은 대답을 이끌어 내는 방법 7가지
ChatGPT에게서 좋은 대답을 이끌어 내는 방법 7가지
ChatGPT에게 더 좋은 답변을 받기 위한 7가지 프롬프트 작성법을 소개했습니다. 명확한 질문과 구체적 조건 설정으로 답변 품질을 높이는 방법을 정리했습니다.
#ChatGPT#prompt
27005분
오프라인과 온라인 A/B 테스트를 통해 오픈챗 추천 모델 개선하기
오픈챗 추천 모델 개선 과정에서 오프라인과 온라인 A/B 테스트의 간극을 줄이기 위해 Adhoc A/B 테스트를 도입했습니다. 개별 변경점을 순차 검증하며 안정적으로 새 모델을 릴리스한 사례를 공유했습니다.
#A/B 테스트#추천 시스템
16005분
"여기가 집이 맞나요?"AI로 주소 등록 유도한 결과는 - 25편 – 집 추천을 위한 CDP 활용과 딥러닝 모델링
"여기가 집이 맞나요?"AI로 주소 등록 유도한 결과는 - 25편 – 집 추천을 위한 CDP 활용과 딥러닝 모델링
티맵에서 집 등록을 유도하고 집 추천을 강화한 사례를 다루고 있습니다. CDP와 딥러닝 모델링으로 내비게이션 편의성을 높이는 방향을 소개합니다.
#ML#model
68005분
쿠팡의 머신러닝 플랫폼을 통한 ML 개발 가속화
쿠팡은 ML 개발 속도를 높이기 위해 노트북, 피처 스토어, 훈련, 추론, 모니터링을 통합한 플랫폼을 구축했습니다. 하이브리드 클러스터와 CI/CD 연계로 대규모 모델의 개발과 배포 효율을 높였습니다.
#ML#Kubernetes
22005분
공개키 암호화와 키관리 (MPC)
공개키 암호화, 대칭키 암호화, 해시의 차이와 대표 사용 사례를 정리했습니다. 또한 개인키 보호를 위한 MPC, SSS, TSS 같은 키관리 방식도 함께 소개했습니다.
#MPC#RSA
19005분
의도적으로 유저를 불편하게 만드는 경험 디자인 — Quizium 퀴즈 팝업 모드
Quizium의 두 퀴즈 모드를 비교하며 학습 몰입도와 자유도를 검증했습니다. 유저 테스트에서 불편한 팝업 모드가 오히려 학습 효과 측면에서 더 선호되었습니다.
#UX Design#유저 테스트
15005분
ksqlDB를 이용하여 실시간 ML 피쳐 데이터를 계산하기
ksqlDB를 이용해 카프카 이벤트로부터 실시간 ML 피쳐를 계산하는 방법을 소개했습니다. 변환·필터링·윈도우 집계를 SQL만으로 구성하고, 제약과 주의점도 정리했습니다.
#ksqlDB#Kafka
18005분
비즈니스 성과로 연결되는 AI 제품 개발 프로세스와 운영 지표
생성형 AI 제품은 일반 소프트웨어와 다른 개발 프로세스와 운영 지표가 필요했습니다. 비즈니스 목표와 모델 품질, 비용을 단계별로 연결해 관리하는 방법을 정리했습니다.
#프로덕트 매니지먼트#LLM
10005분