경량화 레시피: Teacher 지식 조린 소형 모델, 근데 성능을 곁들인
서비스용 LLM을 성능 저하 없이 소형화하는 경량화 레시피를 소개했습니다. 제목 추천과 키워드 추출 사례로 실무 적용 방식을 다뤘습니다.
#LLM#model
15005분
필터 1
SMS 인증을 이용한 공격 증가, 머신러닝 기반 탐지 시스템으로 해결
SMS 인증을 악용한 AIT 공격 증가와 그에 대한 머신러닝 기반 탐지 시스템 대응을 다뤘습니다. 서비스 비용 부담을 줄이기 위한 탐지 접근을 소개했습니다.
#SMS#ML
4005분
고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #2
Transformer와 딥러닝을 이해하기 위한 기초로 내적의 의미를 그래픽스 예시로 설명했습니다. 회전 행렬과 Basis Vector 변환을 통해 좌표 변환을 직관적으로 풀어냈습니다.
#Transformer#ML
14005분
[DAN 24] <DEVIEW> 세션 살펴보기 (참가신청 10/30~31)
DEVIEW 세션에서 MLOps, LLM, Vision, Web 분야의 네이버 개발 사례를 소개했습니다.\nLLM 서빙 최적화와 서비스 적용, 웹 성능 관리 등 실무 주제가 중심입니다.
#LLM#MLOps
28005분
구글 머신러닝 부트캠프 2024를 마무리하며
구글 머신러닝 부트캠프 2024 5기 졸업식과 함께 참가자들의 성과가 공유되었습니다. DLS, 캐글, 젬마 프로젝트를 통해 학습과 협업의 경험을 쌓았습니다.
#ML#LLM
11005분
[10월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (#TheAndroidShow, Firebase Demo Day 2024)
Google for Developers의 10월 4주차 최신 소식과 주요 블로그 업데이트, 이벤트를 소개했습니다.\n관심 있는 제품군의 문서와 행사 정보를 확인해보시면 좋습니다.
#LLM#ML
11005분
MNO Performance 마케팅용 최적 요금제 선택을 위한 하이브리드 ML 모델링
통신사 마케팅을 위해 요금제 변경 예측과 추천을 결합한 하이브리드 ML 모델을 소개했습니다.\nARPU와 고객 만족도의 균형을 고려해 다운그레이드 방어와 업셀 전략에 활용했습니다.
#ML#XGBoost
24005분
협업 필터링을 넘어서: 하이퍼커넥트 AI의 추천 모델링
추천 시스템을 행렬 분해 관점에서 정리하고, 하이퍼커넥트 AI의 모델링 방향을 소개했습니다. 또한 SGD 기반 학습, 보조 정보 활용, GNN 도입 보류 이유를 함께 설명했습니다.
#추천 시스템#협업 필터링
29005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
[10월 3주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (AI 아카데미 선발 스타트업 소개)
Google for Developers의 주간 최신 소식을 AI, Android, Play, 보안 중심으로 한 번에 소개했습니다.\n개발자 문서 알림, 학습 과정, 커뮤니티 이벤트 안내도 함께 담았습니다.
#ML#Android
11005분
Accelerating Coupang’s AI Journey with LLMs
쿠팡이 LLM을 활용해 이미지·텍스트 이해, 약한 라벨 생성, 상품 분류를 개선하는 사례를 소개했습니다. 또한 CJK 언어 특성과 ICL·RAG·SFT·CPT, Kubernetes 기반 훈련 흐름을 함께 설명했습니다.
#LLM#ML
38005분
[10월 2주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (Google DeepMind의 노벨 화학상 수상)
Google for Developers의 10월 2주차 주요 업데이트를 분야별로 정리해 소개했습니다. AI, Android, Firebase, Google Pay 등 여러 제품의 새 소식과 프리뷰를 확인할 수 있습니다.
#ML#Android
7005분
Tech Week 2024, 도쿄에 다녀왔습니다.
LY Corporation Tech Week 2024 도쿄 참가 후기를 공유했습니다. 글로벌 기술 교류, 발표, 부스 운영, 해커톤 현장을 통해 배운 점을 정리했습니다.
#ML#추천 시스템
22005분