딥러닝 ‘생성모델’과 ‘잠재 벡터’에 관하여
딥러닝 ‘생성모델’과 ‘잠재 벡터’에 관하여
생성모델이 인식모델과 어떻게 다른지, 그리고 잠재 벡터가 어떤 역할을 하는지 설명했습니다. 오토인코더, GAN, Flow-based 모델을 예로 들어 생성 원리를 정리했습니다.
#ML#생성형 AI
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AI 기술 블로그 최신 글
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Kubeflow/Katib의 안전한 사용과 커뮤니티를 위해 기여하기
Katib Experiment의 잘못된 요청이 멈춘 상태로 보이는 문제를 분석했습니다. CLI 안전장치와 조기 검증 로직을 오픈소스에 기여했습니다.
#Kubeflow#Katib
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Kubeflow/Katib의 안전한 사용과 커뮤니티 기여
Katib Experiment의 잘못된 입력이 멈춘 상태로 보이는 문제를 분석했습니다. CLI 보완과 검증 로직·테스트 PR로 안전한 HPO 사용성을 개선했습니다.
#Kubeflow#Katib
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그래프 활용한 노드 간 관계 분석기술로 고도화된 지식추적모델 GKT(Graph-Based Knowledge Tracing)
GNN 기반 GKT의 집계·업데이트·예측 구조와 그래프 구성 방식을 소개했습니다. 공개 데이터셋에서 DKT보다 높은 AUC와 학습 개념 관계의 해석 가능성을 확인했습니다.
#GKT#GNN
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딥러닝 모델을 활용하여 미응대 상담 알리미 개발하기
미응대 상담을 중요도별로 분류해 Slack으로 알리는 시스템을 구축했습니다. KoELECTRA의 높은 재현율을 바탕으로 중요한 상담을 우선 처리하도록 지원합니다.
#KoELECTRA#ML
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오픈소스(RLlib) 문제 발견부터 컨트리뷰션까지
RLlib의 사용자 지정 포트 분산 학습 오류 원인을 ML-Agents의 포트 연결 방식에서 분석했습니다. worker_id 증가와 유닛 테스트를 추가해 PR로 수정 사항을 반영했습니다.
#RLlib#강화학습
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오픈소스(RLlib) 문제 발견부터 컨트리뷰션까지
RLlib Unity3D Wrapper의 사용자 지정 포트 중복 문제를 분석하고 worker_id 증가 방식으로 해결했습니다. 재발 방지 유닛 테스트와 CI·requirements 수정을 거쳐 PR을 머지했습니다.
#RLlib#강화학습
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예제의 택스트까지 학습해 정오답예측 정확도 높인 모델 ‘EERNN’
문제 텍스트를 임베딩해 학습자의 정오답을 예측하는 EERNN 구조를 소개했습니다. Attention 기반 과거 문제 연관성 활용과 실험 결과를 분석했습니다.
#EERNN#지식 추적
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왜 챗봇 빌더일까요?
CMS가 웹사이트 확산에 기여한 사례를 바탕으로 챗봇 빌더의 필요성을 설명했습니다. 챗봇 시장은 클라우드 기반 CBaaS와 API 연동형 서비스로 성장할 것으로 전망했습니다.
#챗봇#CMS
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유저들이 정말로 원하는 컨텐츠는 무엇일까? — 우리의 추천시스템의 시작 (2)
사용자 임베딩과 Mini Batch K-Means로 관심사별 스타일 묶음을 추천했습니다. A/B 테스트에서 클릭과 콘텐츠 전환율 상승을 확인해 전체 릴리즈했습니다.
#추천시스템#임베딩
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인공지능 과학자의 꿈, ‘범용 AI’는 가능할까
인간 이상의 지적 능력을 목표로 하는 범용 AI의 현실 가능성을 살펴봤습니다. 기술 공포보다 사회적 수용 준비가 선행돼야 함을 강조합니다.
#범용 AI
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GAN을 이용한 이상탐지
GAN의 생성·판별 모델 개념과 GANomaly 기반 이미지 이상탐지 구조를 설명했습니다. 세 종류의 손실과 이상 점수 산출로 MNIST 정상·비정상 분류를 구현했습니다.
#GAN#GANomaly
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Riiid AI Newsletter_Jun
AIEd 포럼을 중심으로 AI 기반 교육격차 해소와 교육 현장 도입 준비를 소개했습니다. AI 운영 자동화 오픈소스와 정오답예측 모델의 설명 가능성 연구도 다뤘습니다.
#AIEd#AIOps
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딥러닝으로 리뷰에서 제품 속성 정보 추출하기
비정형 화장품 리뷰에서 약 80개 제품 속성을 추출하는 멀티 출력 딥러닝 모델을 개발했습니다. 토픽 추가와 운영 부담을 줄이고, 0.85~0.95 정확도 및 제품 특성 검증 결과를 확인했습니다.
#ML#NLP
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