

Data Product (1) 쏘카 고객은 무슨 목적으로 쏘카를 이용할까?
쏘카는 차량 정차지와 POI를 결합한 데이터 제품 SOPIA로 고객의 이용 목적을 분석했습니다. 정차지 생성, 지역·POI 보강, 템플릿 쿼리 제공까지 포함한 데이터 제품화 과정을 소개했습니다.


쏘카는 차량 정차지와 POI를 결합한 데이터 제품 SOPIA로 고객의 이용 목적을 분석했습니다. 정차지 생성, 지역·POI 보강, 템플릿 쿼리 제공까지 포함한 데이터 제품화 과정을 소개했습니다.


콴다의 2023년 이용 데이터와 콴다과외 성과를 연말결산 형태로 정리했습니다. LLM 기반 AI 튜터를 통해 맞춤형 교육을 더 넓히겠다는 계획도 함께 소개했습니다.

차세대 네트워크의 복잡한 트래픽 패턴을 최적화하기 위한 자동화 ML 솔루션을 소개했습니다. IEEE Globecom 2023에서 공개된 AutoMLPoweredNetworks 사례를 중심으로 살펴봤습니다.

라포랩스 ML 엔지니어 인터뷰로, 퀸잇의 개인화 추천 고도화와 ML 활용 범위를 소개했습니다. 고객·플랫폼 효용과 빠른 PoC를 기준으로 기술을 선택하는 방식도 다뤘습니다.

오픈챗 추천 모델 개선 과정에서 오프라인과 온라인 A/B 테스트의 간극을 줄이기 위해 Adhoc A/B 테스트를 도입했습니다. 개별 변경점을 순차 검증하며 안정적으로 새 모델을 릴리스한 사례를 공유했습니다.

티맵에서 집 등록을 유도하고 집 추천을 강화한 사례를 다루고 있습니다. CDP와 딥러닝 모델링으로 내비게이션 편의성을 높이는 방향을 소개합니다.


쿠팡은 ML 개발 속도를 높이기 위해 노트북, 피처 스토어, 훈련, 추론, 모니터링을 통합한 플랫폼을 구축했습니다. 하이브리드 클러스터와 CI/CD 연계로 대규모 모델의 개발과 배포 효율을 높였습니다.
쿠팡 파트너스
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.


ksqlDB를 이용해 카프카 이벤트로부터 실시간 ML 피쳐를 계산하는 방법을 소개했습니다. 변환·필터링·윈도우 집계를 SQL만으로 구성하고, 제약과 주의점도 정리했습니다.

통신 장비 제조사별로 분리된 모바일 기지국 인터페이스를 O-RAN 환경에 맞게 통합한 AI/ML 프레임워크 오픈소스를 소개했습니다. 개방형 기지국 제어를 위한 오픈소스 개발 방향을 다뤘습니다.

카카오뱅크 FDS에 AI를 적용한 과정과 기존 Rule 기반 시스템의 한계를 다뤘습니다. 데이터 파이프라인, 실시간 서빙, 모니터링, 협업 구조까지 함께 소개했습니다.

티맵이 휴대폰 카메라 영상을 활용해 주행 상황을 실시간 분석하는 Software ADAS 기능 개발 과정을 소개했습니다.운전 편의성과 안전운전을 높이기 위한 카메라 기반 보조 기능의 활용 맥락을 설명했습니다.


검색창을 고객 탐색의 첫 관문으로 보고 추천 구조를 개편한 사례입니다. AB 테스트와 추천 모델 적용으로 클릭 성과와 전시 효율을 크게 높였습니다.