속성을 활용한 추천 고도화 : Part 1. 무신사만의 패션 택소노미 구축기
무신사는 패션 상품 속성을 표준화하기 위해 택소노미를 설계하고 AI 기반 자동 추출 체계를 구축했습니다. 이를 통해 추천·검색에 활용 가능한 일관된 메타데이터를 확보했습니다.
#추천#검색
54005분
필터 1
Bid Shading이란?
1등 가격 경매 환경에서 DSP가 경쟁 입찰가를 추정해 입찰가를 낮추는 Bid Shading 개념과 방법을 설명했습니다. 오프라인과 온라인 실험에서 잉여와 순이익 개선 가능성을 확인했습니다.
#ML#KDD
2005분
![[7월 1주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (구글 마케팅 라이브 2024)](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjNGleuvh_5ifDsOtW0kzXLCkvY7XYc-F06GUikEOdMjiDeZsbnDjz7RhXeyMREp6l4AX_VrQECkz67VDXvH2KJwDtPG8qlSCJiMy9yu3ttxNDMKwl8e_ukSr63dHzE44eKCWEslxqyNog/s1600/lockup_google_developers_horizontal_knockout_wht.png)
[7월 1주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (구글 마케팅 라이브 2024)
Google for Developers의 7월 1주차 최신 소식을 묶어 소개했습니다. 개발자 프로필과 학습 과정 참여 안내도 함께 담았습니다.
#ML
5005분
이미지 기반 스팸 대응을 위한 카카오의 AI 기술 활용 / 제6회 Kakao Tech Meet
제6회 Kakao Tech Meet에서 이미지 기반 스팸 대응에 활용한 카카오의 AI 기술 사례를 소개했습니다. 발표 영상과 발표자 이야기를 함께 공유하는 글입니다.
#ML#세미나
16005분
신용평가에서 사용해보는 머신러닝
신용평가를 분류 문제로 보고 CB 데이터와 전처리, 변수 선택, 여러 모델을 비교한 내용을 소개했습니다. 탭уляр 데이터에서는 XGBoost가 신경망보다 성능이 좋았고, Transformer 변형이 신경망 중 가장 나았습니다.
#ML#신용평가
12005분
나의 하루를 읽어주는 AI, mini 일기 서비스 개발기
Azure OpenAI ChatGPT로 mini 고객용 일기형 응원 서비스를 개발한 사례를 소개했습니다. 생성 기능 구현, 성능 분석, 서비스 적용 인사이트를 함께 다뤘습니다.
#ChatGPT#Azure
57005분
이미지 분류 모델 개발, 아직도 데이터만 기다려?
X
#ML#Kotlin
18005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
토스뱅크가 AI로 보안과 효율도 챙기는 방법
토스뱅크는 ML 모델로 신분증 사본 품질을 검사해 반려와 경고를 자동화했습니다. 임계값과 A/B 테스트로 고객 불편을 줄이면서 수기 검토 효율도 높였습니다.
#ML#A/B 테스트
35005분
오픈챗 해시태그 예측을 위한 다중 레이블 분류 모델 개발하기
오픈챗 이름과 설명을 바탕으로 해시태그를 예측하는 다중 레이블 분류 모델 개발 과정을 소개했습니다. 또한 MMR과 임계치 조정으로 실시간 추천과 오프라인 태깅의 요구를 각각 맞췄습니다.
#ML#multi-label classification
24005분
[6월 2주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요!
Google for Developers의 6월 2주차 주요 업데이트를 제품별로 정리해 소개했습니다. AI, Android, Google Play 등 최신 소식과 관련 글을 한눈에 볼 수 있습니다.
#ML#Android
10005분
Google Cloud Next '24 방문기
Google Cloud Next '24 현장 방문기를 통해 최신 클라우드 기술과 AI 에이전트, Axion 발표를 살펴보았습니다. 데이터 플랫폼 마이그레이션 실무 관점에서 세션과 사례를 통해 얻은 인사이트도 함께 정리했습니다.
#GCP#cloud
13005분
LINE 앱의 잡음 제거 기술 성능 측정 방법
LINE 앱의 잡음 제거 성능을 정량적으로 측정하는 방법을 소개했습니다. 48kHz 음성 데이터와 다양한 잡음 조건을 3QUEST의 S-MOS, N-MOS로 평가했습니다.
#ML#모니터링
26005분