AI와 디지털 광고의 새로운 협력 모델 - Part 1. 광고소재
AI 발전으로 디지털 마케팅 전 과정을 통합 자동화할 가능성을 소개했습니다. 특히 광고 소재는 레이아웃 최적화와 배경 생성이 핵심이라고 설명했습니다.
#LLM#ML
45005분
필터 1
Open Thoughts - 추론 모델을 위한 데이터 레시피
추론 모델 학습용 데이터 레시피를 실험 중심으로 정리한 글입니다. 어려운 질문 선별, 다중 답변 생성, 데이터 확장이 성능 향상에 중요하다고 설명했습니다.
#LLM#NLP
52005분
데이터는 흐른다, 연결될 준비가 되었다면
네이버 웹툰의 Cohort System으로 유저 세그먼트를 정의하고 액션 채널과 자동 연동하는 흐름을 소개했습니다. 데이터 추출부터 캠페인 활용까지의 구조와 사례를 함께 공개했습니다.
#data#ML
154005분
밸런스히어로 AI 엔진이 대출금액을 산출하는 방법
소득증빙과 신용정보가 부족한 고객의 대출금액 산정 문제를 다뤘습니다. 대안데이터와 구간중도절단 추정으로 모든 신청자에 대한 승인금액 예측 방식을 소개했습니다.
#ML#대안 데이터
3005분
AI 선생님과 제자의 대화: Teacher–Student 구조와 BERTScore, Classifier 활용법
Teacher–Student 구조를 지식 증류와 멀티턴 대화 학습 관점에서 설명했습니다. BERTScore, 코사인 유사도, Classifier로 검증하는 방법도 함께 정리했습니다.
#LLM#Knowledge Distillation
58005분
올리브영 사용자 행동 데이터로 학습한 상품 유사도 언어 모델: 전통적 속성 기반 추천을 넘어선 의미론적 유사도 모델링
기존 속성 기반 상품 유사도 추천의 한계를 보완하기 위해 검색 로그를 활용한 의미론적 유사도 언어 모델을 설계했습니다. 신규 상품까지 포함한 학습과 정량 검증으로 추천 성능과 커버리지를 함께 개선했습니다.
#ML#추천
72005분
당신이 보는 첫 화면은 어떻게 정해질까? 무신사 홈 배너 개인화 추천 이야기
무신사는 홈 배너 추천을 개인화하기 위해 HGNN, DeepFM, Two-Tower, Continual Learning을 활용한 파이프라인을 구축했습니다. 이를 통해 배너 표현력과 최신성, 스토어별 불균형 문제를 개선하며 CTR 성과를 높였습니다.
#ML#검색
102005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
카카오 AI 가드레일 모델, Kanana Safeguard 시리즈를 소개합니다.
생성형 AI 활용이 일상화되면서 안전한 상호작용을 위한 가드레일의 필요성을 소개했습니다. 카카오의 Kanana Safeguard 시리즈를 알리는 글입니다.
#LLM#ML
37005분
프롬프트리스(promptless) 에이전트가 내 번아웃 수치를 알려준다면?
프롬프트 없이 맥락 데이터를 읽어 먼저 개입하는 에이전트형 AI 개념을 정리했습니다. 번아웃 점수나 과소비 알림처럼 생활 개선 기능에 적용할 수 있는 가능성도 제시했습니다.
#LLM#event
42005분
오늘은 누구의 손을 들어줘야 할까?
MAB 기반 가격결정의 한계를 보완하기 위해 그룹화, 목적함수, adaptive window, regret 평가를 단계적으로 도입했습니다. 상품별 판매 결과를 바탕으로 더 민첩하게 모델을 선택하는 방향으로 개선했습니다.
#Dynamic Pricing#MAB
47005분
[Advanced AI] RAG 시스템에서의 명사구 충돌 문제와 해결방안
RAG 시스템의 환각 원인으로 명사구 충돌을 설명하고, 이를 줄이기 위한 전처리와 쿼리 분할 방안을 소개했습니다. 기업 문서 특성에 맞춘 데이터 사전처리로 정확도를 높일 수 있다고 정리했습니다.
#RAG#LLM
3005분
쉽게이해하는 GPT. 2편(어떻게 GPT는 Chat을 하는가, instruct모델)
GPT는 기본적으로 다음 단어를 예측하는 모델이라 대화가 어렵습니다. instruction tuning으로 질문-답변 형식을 학습해 ChatGPT 같은 대화형 모델로 확장했습니다.
#LLM#instruction tuning
73005분