ChatGPT로 암호화폐 가격 예측하기
암호화폐 시장에서 LLM과 뉴스 데이터를 활용해 가격 예측 연구를 소개했습니다. 한국과 글로벌 뉴스 감성 분석으로 가격 변동성과의 상관관계를 살펴봤습니다.
#ChatGPT#LLM
27005분
필터 1
머신러닝 엔지니어가 퍼즐 게임을 더 재미있게 만드는 방법
퍼즐봇과 유저 행동 데이터를 바탕으로 퍼즐 스테이지의 품질을 수치화하는 지표를 설계했습니다.\n폴리싱 효율을 높이기 위해 총 미션 수 구간별 기준을 달리 적용하고 사내 테스트로 검증했습니다.
#ML#강화학습
19005분
함께 구매하면 좋은 상품이에요! - 장바구니 추천 개발기 1부
장바구니 바텀시트에 맞는 보완재 추천 모델을 개발하고, NPMI 정제와 셔플링 후처리로 추천 품질을 개선했습니다. A/B 테스트에서 전환과 담은 상품 수, 금액이 유의미하게 상승해 실제 서비스에 적용했습니다.
#ML#BERT4Rec
47005분
딥러닝 추천 모델에 인과추론 접목시켜 전환율 예측 성능을 향상시키자!
추천시스템에서 상관관계만 학습할 때 생기는 편향과 누락 문제를 인과추론 관점에서 설명했습니다. 전환율 예측에서는 MTL과 IPW, DR을 결합한 방법으로 성능을 높이는 흐름을 소개했습니다.
#ML#추천시스템
6005분
머신러닝으로 만드는 개인화 추천 시스템
머신러닝으로 개인화 추천 시스템을 설계하는 기본 흐름을 설명했습니다. 실험 환경에서 학습하고 배포 환경에서 pCTR과 CPM으로 광고를 선택하는 구조를 정리했습니다.
#ML#추천 시스템
3005분
![[5월 1주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (Google I/O 프로그램 라인업 공개)](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjNGleuvh_5ifDsOtW0kzXLCkvY7XYc-F06GUikEOdMjiDeZsbnDjz7RhXeyMREp6l4AX_VrQECkz67VDXvH2KJwDtPG8qlSCJiMy9yu3ttxNDMKwl8e_ukSr63dHzE44eKCWEslxqyNog/s1600/lockup_google_developers_horizontal_knockout_wht.png)
[5월 1주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (Google I/O 프로그램 라인업 공개)
Google for Developers의 5월 1주차 위클리 업데이트로 주요 제품별 최신 소식을 정리했습니다. Google I/O 프로그램 공개, Gemini와 Android 관련 새 소식도 함께 확인할 수 있습니다.
#ML#Android
14005분
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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발자#노트북#컴퓨터
머신러닝 개발자 양성 프로그램 - 2024년 5기 머신러닝 부트캠프를 시작합니다
구글 머신러닝 부트캠프 2024 참가자를 모집하며, 딥러닝·캐글 실습과 젬마 스프린트, 실무 프로젝트 연계를 제공합니다. 온라인 기반 자율 학습과 협업 중심 환경에서 머신러닝 개발자로 성장할 기회입니다.
#ML#Kaggle
13005분
숏클립 생성을 위한 하이라이트 검출 기술 개발기
네이버 쇼핑라이브의 긴 영상에서 숏클립용 하이라이트를 자동 검출하는 Sinossi 기술을 소개했습니다. 행동 인식과 키워드 추출 파이프라인으로 실제 서비스 적용과 확장 방향까지 다뤘습니다.
#LLM#ML
33005분
[4월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (Google I/O 웹사이트 업데이트)
Google for Developers의 최신 업데이트와 Google I/O 2024 관련 소식을 소개했습니다. 세션 아젠다, 행사 일정, 생성형 AI 리포트와 개발자 프로필 안내를 담았습니다.
#LLM#ML
7005분
리디 추천 시스템 Phase 2 – Feature Store 도입기
리디가 추천 시스템 고도화를 위해 Feature Store를 도입한 배경과 구축 과정을 소개했습니다. 키워드 추천에서 빠른 실험과 성과 개선을 확인했습니다.
#Feature Store#추천 시스템
32005분
llama3에 대한 Andrej Karpathy의 생각
Andrej Karpathy가 Llama 3의 성능, 데이터, 학습 규모를 긍정적으로 평가했습니다. 동시에 더 긴 컨텍스트와 더 작은 모델에 대한 아쉬움도 언급했습니다.
#LLM#MCP
6005분
스노우파크 모델 레지스트리로 모델관리하기
Snowpark ML 모델 레지스트리로 선형 회귀 모델을 등록하고 버전 관리하는 흐름을 소개했습니다. 모델 메타데이터와 샘플 데이터를 함께 저장해 추론과 운영을 쉽게 만드는 방법을 설명했습니다.
#Snowpark#ML
18005분