

생성형 AI와 데이터 사이언스의 미래
생성형 AI가 데이터 사이언스의 반복 분석과 리포팅을 빠르게 자동화할 가능성을 정리했습니다. 이에 맞춰 조직과 개인이 도메인 이해와 문제 해결 역량을 강화해야 한다고 보았습니다.
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생성형 AI가 데이터 사이언스의 반복 분석과 리포팅을 빠르게 자동화할 가능성을 정리했습니다. 이에 맞춰 조직과 개인이 도메인 이해와 문제 해결 역량을 강화해야 한다고 보았습니다.

자율 AI 에이전트와 Auto-GPT의 개념, 작동 방식, 주요 사례를 정리했습니다. 또한 성능·비용·사용성 한계와 함께 ChatGPT 다음 트렌드 가능성을 살펴봤습니다.

초거대 AI가 연구자 중심에서 소비자 중심 서비스로 빠르게 이동하고 있습니다. 이제는 모델 규모보다 효율성과 장기 운영 가능성이 더 중요한 경쟁 요소로 떠올랐습니다.

오픈소스 AI가 ChatGPT에 도전하며 서비스화와 상업화 사례를 빠르게 늘려가고 있습니다. 동시에 안전성, 데이터 수급, 라이선스 문제도 함께 해결해야 할 과제로 제시했습니다.

AGI를 범용 AI 관점에서 정리하고, 최근 업계 소식이 왜 AGI 논의를 키우는지 살펴보았습니다. 동시에 AI 발전에 대한 기대와 안전 우려가 함께 커지고 있음을 다루었습니다.

프롬프트 엔지니어링을 AI를 잘 쓰기 위한 핵심 기술로 설명하며 주요 기법과 가이드라인을 정리했습니다. 또한 프롬프트 마켓과 적대적 프롬프팅의 가능성과 우려도 함께 살펴보았습니다.

길안내 정확도를 높이기 위해 도로 정보를 수집하는 배경을 소개했습니다. 블랙박스 영상에서 표지판 정보를 얻기 위해 모바일 환경에서 YOLO를 다루는 글입니다.

생성형 AI 시장에서 빅테크들의 경쟁과 신제품 발표 흐름을 정리했습니다. 또한 게임·의료 등 산업 적용 사례와 신뢰할 수 있는 AI의 중요성을 함께 짚었습니다.

카카오페이 카페톤 1등 수상작인 변수명 추천 봇의 개발 과정을 소개합니다. 챗봇 형태로 변수명 후보를 제안하는 도구를 만든 사례입니다.

GPT-4 공개를 중심으로 생성형 AI 시장의 주요 발표와 경쟁 구도를 정리했습니다. 폐쇄형과 개방형 흐름, 그리고 AI 대중화 가능성을 함께 살펴봅니다.
IntelliJ에서 ChatGPT 플러그인을 설치하고 API Key를 연동하는 방법을 소개했습니다. IDE 안에서 코드 보조와 커스텀 액션을 활용해 생산성을 높일 수 있다고 정리했습니다.


풀필먼트 센터 입고에 필요한 트럭 수량을 기계 학습으로 예측해 슬롯 낭비와 지연을 줄인 사례를 소개했습니다. LightGBM과 베이지안 최적화를 활용해 예측 정확도와 운영 효율을 개선했습니다.