딥러닝으로 내비에 필요한 도로 표지판 정보 얻는 법 - 21편 - TMAP의 딥러닝을 이용한 교통표지 인식 기술
딥러닝으로 내비에 필요한 도로 표지판 정보 얻는 법 - 21편 - TMAP의 딥러닝을 이용한 교통표지 인식 기술
TMAP이 조사차량 이미지로 도로표지판 정보를 추출해 최신 길안내를 유지하는 방식을 소개했습니다. 기존 수작업의 높은 운영비용을 줄이기 위한 딥러닝 활용 내용을 다룹니다.
#ML#모니터링
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AI 기술 블로그 최신 글
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더 나은 생성모델을 위해 RLHF로 피드백 학습시키기
사람의 선호도를 보상으로 학습하는 RLHF의 SFT·리워드 모델·PPO 과정을 설명했습니다. 루다 적용 실험과 학습 불안정성, FSDP·DPO 등 최적화 및 대안을 소개했습니다.
#RLHF#LLM
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온체인 게임의 미해결 과제 (번역)
온체인 게임을 조합 가능한 모딩과 무허가형 경제의 결합으로 바라보고 있습니다. 또한 기술 제약, 금융화, 메타게임 침체 같은 미해결 과제와 연구 방향을 정리했습니다.
#온체인 게임#블록체인
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사람처럼 말 잘하는 AI 캐릭터 쉽고 빠르게 만들기
AI 캐릭터를 기획·데이터 제작·반복 학습·출시 준비의 4단계로 만드는 방법을 소개했습니다. 세이프티 정책과 운영 체계를 함께 갖춰 안전한 서비스 출시를 지원합니다.
#AI 챗봇#파인튜닝
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SK플래닛의 DTS 기술 적용 사례
SK플래닛의 DTS 기술 적용 사례
SK플래닛의 DTS와 AI 결합 사례를 통해 장거리 인프라의 실시간 온도 감지와 이상 탐지 활용 방안을 소개했습니다. 파이프라인 누출, 터널 화재, 고열 설비 안전관리 등에 적용 가능성을 제시했습니다.
#anomaly detection#온도 센서
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ACL 2023 Review
ACL 2023의 NLP·LLM 논문 18편을 핵심 방법과 실험 결과 중심으로 리뷰했습니다. CoT, 인스트럭션 튜닝, 데이터 생성·평가, 다국어 일반화의 한계를 함께 살펴봤습니다.
#NLP#LLM
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새로운 루다를 지탱하는 모델 서빙 아키텍처 — 3편: 안정적인 LLM 서비스를 위한 서빙 최적화 기법
LLM 서빙 비용을 줄이기 위한 추론 최적화 기법과 CPU·GPU·IPU 서빙 방식을 정리했습니다. Latency-RPS 부하 테스트로 지연시간·처리량·인스턴스 비용을 평가하는 방법을 제시합니다.
#LLM#GPU
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'AI FOMO'를 알고 계신가요?
'AI FOMO'를 알고 계신가요?
AI 발전을 놓치지 말아야 한다는 불안, AI FOMO 개념을 소개했습니다. ChatGPT 활용과 함께 이를 극복하는 방법도 함께 다뤘습니다.
#ChatGPT
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머신러닝 개발자 양성 프로그램 - 2023년 4기 머신러닝 부트캠프를 시작합니다!
구글 머신러닝 부트캠프 2023 4기 모집 소식입니다. 이론과 실습, 멘토링과 채용 연계를 함께 제공하는 3개월 온라인 프로그램입니다.
#ML#Kaggle
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읽씹할 결심 - 생성 모델에게 답변 시간 가르치기
생성 모델이 답변 시간과 메시지를 함께 생성하도록 학습해 지연 답변 기능을 구현했습니다. 레이블링 데이터와 제한 로직으로 자연스러운 대화 종료와 재접촉을 보완했습니다.
#생성 모델#대화형 AI
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초분광 기술과 IoT의 접목 사례
초분광 기술과 IoT의 접목 사례
초분광 기술을 AI와 결합해 물질 식별, 불량 검출, 품질관리 등에 활용하는 사례를 설명했습니다. 제조 공정에서 전수 검사와 실시간 모니터링을 높이는 적용 포인트를 정리했습니다.
#IoT#ML
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Deduplication - 학습 데이터에서 중복 제거하기
대규모 LLM 학습 데이터의 근접 중복을 효율적으로 제거하는 NearDedup 방식을 소개했습니다. LSH·자카드 유사도·편집 거리 필터를 Apache Beam으로 병렬 처리했습니다.
#LLM#Apache Beam
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고객의 목소리를 한 눈에 볼 수 있도록: 무신사의 VoC 대시보드 제작기 Part2. by 검색플랫폼팀
무신사 VoC를 자동 분류하기 위해 키워드 기반 접근과 AWS Comprehend를 함께 적용했습니다. 또한 Google 시트와 대시보드를 연결해 실무자가 바로 활용할 수 있는 리포팅 페이지를 만들었습니다.
#Elasticsearch#AWS
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Bayes Theorem
Bayes Theorem
베이즈 정리의 기본 개념을 조건부 확률에서부터 차근차근 설명했습니다. 동전 던지기 예시와 수치해석, MCMC, PyMC로 사후분포를 추정하는 과정을 다뤘습니다.
#Bayes Theorem#Python
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