상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기
상담 데이터를 분석해 SOP 초안을 자동으로 만들고 ALF 세팅 파일로 분리하는 파이프라인을 소개했습니다. 초기 정의 부담을 줄이고 도입 가치를 시간 절감 기준으로 설명하는 방식도 제안했습니다.
#LLM#RAG#클러스터링
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상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기
상담 데이터를 분석해 유형 분류와 SOP 초안을 자동 생성하는 파이프라인을 소개했습니다. 세팅 초기 정의 부담을 줄이고 ALF 도입을 빠르게 시작하는 방법을 다뤘습니다.
#LLM#클러스터링#embedding
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제휴점 목록/지도 통합기: 26배 폭증한 비용부터 아키텍처 최적화까지
목록과 지도를 하나의 화면으로 통합하며 비용 폭증과 구조 비대화 문제를 함께 다뤘습니다. Lazy Load, StateHolder, 거리 기반 클러스터링, 커스텀 바텀시트로 개선했습니다.
#Android#Kotlin#Compose
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제휴점 목록/지도 통합기: 26배 폭증한 비용부터 아키텍처 최적화까지
Machine Learning으로 찾아본 알라미 유저들의 사용패턴
알라미 유저의 사용 패턴을 Feature Engineering과 KMeans 클러스터링으로 분석한 사례입니다. 숫자 결과에 해석을 붙여 페르소나처럼 설명하고 리텐션까지 확장했습니다.
#Machine Learning#Python#Scikit-Learn
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서비스 데이터 분석을 통한 리텐션 개선 2부
유저를 속성과 행동 기준으로 세분화해 리텐션과 스티키니스를 분석하는 방법을 설명했습니다. 코호트와 상관분석으로 AB테스트용 액션 아이템을 찾는 흐름을 정리했습니다.
#서비스 데이터 분석#리텐션#클러스터링
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캐치테이블 지도 개발기(1편)
캐치테이블은 지도 탐색 비중을 높이기 위해 웨이팅·픽업 표시와 검색 개선을 진행했습니다. 확대 레벨별 노출 정책과 반복 테스트로 더 편한 지도 사용성을 만들었습니다.
#UI/UX#검색#클러스터링
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셀럽 NOW - 딥러닝 기반의 연예 뉴스 분석 시스템
셀럽 NOW는 연예인 이름으로 뉴스 문서를 분석해 고품질 이미지와 최신 이벤트를 제공하는 시스템입니다. 문서 주체 추출, 중복 이미지 제거, 클러스터링, 품질·시간 정렬을 결합해 검색 결과를 개선했습니다.
#ML#자연어 처리#image classification
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셀럽 NOW - 딥러닝 기반의 연예 뉴스 분석 시스템