[23. 5. 23] 해석가능한 의료 인공지능 모델
딥러닝의 블랙박스 한계를 설명하며 의료 분야에서 해석가능한 인공지능의 필요성을 정리했습니다. 또한 AITRICS-VC의 해석 기능과 멀티모달 확장 방향을 소개했습니다.
#ML#LLM
13005분
필터 1
[23. 5. 23] 패혈증 사전 예측의 중요성
패혈증은 초기 증상이 비특이적이고 검사 결과도 늦어 조기 판단이 어렵습니다.\nAI 기반 사전 예측이 기존 위험도 평가 도구의 한계를 보완할 수 있습니다.
#ML#헬스케어
10005분
통합 검색 임베딩 모델 개발기: 디자인 검색을 하나의 표현 공간으로 묶기
미리캔버스의 여러 검색 과제를 하나의 임베딩 공간으로 묶기 위한 모델 개발 과정을 소개했습니다. 태스크별 운영의 한계를 줄이고 디자인 도메인 특성에 맞게 학습한 방식이 핵심이었습니다.
#LLM#ML
139005분
[22. 11. 23] 에이아이트릭스, MEDICA에서 선정한 글로벌 TOP12 스타트업
에이아이트릭스의 AITRICS-VC가 MEDICA 스타트업 컴피티션 AI in healthcare 분야 TOP12에 선정되었습니다. 국내 유일 기업으로 뽑혀 식약처 허가 기술과 예측 기능도 함께 소개했습니다.
#ML#모니터링
17005분
[22. 10. 11] 에이아이트릭스, 2년 연속 “코리아 AI 스타트업 100” 선정
에이아이트릭스가 2년 연속 코리아 AI 스타트업 100에 선정됐습니다. 병원 응급상황 조기 예측 솔루션을 바탕으로 헬스케어 AI 성장을 이어가고 있습니다.
#ML#헬스케어
9005분
[교육환경 AX와 데스크톱 가상화 ②] 데스크톱 가상화로 한정된 AI GPU 자원 효율적으로 배분하기
AI 연구용 GPU가 부족하고 활용률도 낮아 효율적 운영이 필요했습니다. 데스크톱 가상화로 연구 규모에 맞게 나누고 자동 회수해 공정성을 높였습니다.
#ML#GPU
7005분
임베딩 안정화로 검색 리랭킹의 콜드 스타트 문제를 해결하다: LINE Part Time Jobs 적용 사례
검색 리랭킹의 콜드 스타트와 임베딩 공간 불일치 문제를 안정화 기법으로 해결했습니다. 오프라인과 A/B 테스트에서 성능과 매출 개선도 확인했습니다.
#검색#LLM
40005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
[22. 9. 22] AWS Sagemaker Immersion Day 워크샵 참관기
SageMaker Immersion Day에서 MLOps와 통합 ML 개발 환경을 체험한 워크샵 후기를 소개했습니다. 모델 구축, 튜닝, 배포까지의 흐름과 실무 적용 가능성을 살펴보았습니다.
#AWS#SageMaker
16005분
[23. 5. 23] 기존 평가도구의 한계를 극복하는 인공지능
기존 SOFA와 qSOFA의 한계를 짚고, 패혈증 조기 예측을 위한 딥러닝 모델 개발 과정을 소개했습니다. 데이터 확보부터 레이블링, 학습, 임상시험까지의 흐름과 의료 현장 적용 필요성을 설명했습니다.
#ML#RNN
15005분
2,800만 MAU를 이해하는 유저 Segmentation, TUES
토스는 2,800만 MAU를 이해하기 위해 이용 패턴 기반 세그먼트 TUES를 만들고 활용했습니다. 이를 통해 성장 전략, 탑라인 분석, 타겟 마케팅을 더 정교하게 수행했습니다.
#ML#K-Means Clustering
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[22. 11. 18] 불쾌한 골짜기를 넘고 넘어 도달한 버추얼 휴먼
버추얼 휴먼의 초기 한계였던 불쾌한 골짜기와 높은 비용 문제를 사이버가수 아담 사례로 설명했습니다. AI 기술 발전으로 제작 효율이 높아지며 의료 등 다양한 분야로 활용이 넓어질 가능성을 짚었습니다.
#ML#비대면
55005분
얼굴 인식의 역사와 페이스페이의 미래
얼굴인식 기술의 발전사를 60년 흐름으로 정리하고 페이스페이의 결제 적용을 소개했습니다. 에지·클라우드 구조, 보안, 안티스푸핑, 성능 검증과 서비스 성장도 함께 다뤘습니다.
#얼굴인식#ML
45005분