[오프라인/마감] RAG 프로젝트는 왜 실패하는가?: RAG를 잘 다루고 싶은 엔지니어를 위한 패널 토크
※ 참가 신청은 12월 8일 월요일 13:00에 마감됩니다. COMMIT 신청하기 goorm 구름은 ‘모두가 개발자가 된다’는 비전으로 ‘개발자 성장 중심’ 생태계를...
기업 기술블로그의 Data Analysis 관련 글 241개
※ 참가 신청은 12월 8일 월요일 13:00에 마감됩니다. COMMIT 신청하기 goorm 구름은 ‘모두가 개발자가 된다’는 비전으로 ‘개발자 성장 중심’ 생태계를...
팀 내에서 범용 개인화 추천 시스템을 구축하며 온라인 A/B 테스트와 CRM 캠페인 테스트에서 비교적 좋은 성과를 확인해, 그 개선 사례와 모델링 과정을 소개하고자 합니다.
팀 내에서 범용 개인화 추천 시스템을 구축하며 온라인 A/B 테스트와 CRM 캠페인 테스트에서 비교적 좋은 성과를 확인해, 그 개선 사례와 모델링 과정을 소개하고자 합니다.
들어가며 아자르는 1:1 비디오 채팅을 통해 매일 전세계의 사용자들을 연결하고 있습니다. 비디오 채팅에서 즐거운 경험을 하려면 자신과 잘 맞는 사람을 만나야 하기에 추천 알고리즘의 역할이 매우 중요합니다. 지난 테크블로그에서는 하이퍼커넥트가 AI 기반 추천 시스템을 개발하여 어떻게 매치 경험을 향상시키고, 아자르의 성장을 견인하고 있는지에 대해 다루었습니다. AI Lab에서는 추천 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 끊임없이 더 향상된 알고리즘을
오늘은 BESPIN GLOBAL SRE실 정민아님이 작성해주신 'AWS Athena를 이용하여 ELB 액세스 로그 분석하는 방법' 에 대해 소개해드리도록 하겠습니다. The post AWS Athena를 이용하여 ELB 액세스 로그 분석하는 방법 appeared first on BESPIN Tech Blog.
실시간 데이터 분석(OLAP)을 위해 Apache Pinot 오픈소스를 도입하여 운영한 경험을 공유합니다.
OpenSearch Analyzer를 활용한 검색 서비스를 간단한 예제와 함께 알아봅니다.
안녕하세요. 스포카 백엔드팀 프로그래머 이지민입니다. 스포카에서는 식당 점주분들이 식자재 주문을 더 편리하게 하기 위한 많은 노력들을 하고 있습니다. 그중에서도, 주문하려는 품목을 검색하여 원하는 품목을 빠르게 찾을 수 있도록 품목 검색 기능을 제공하고 있는데요. 검색 엔진 도입부터 지금의 검색이 되기까지의 과정들을 이야기해보려고 합니다. 도입 초기에는 검색 엔진에 대한 이해가 깊지 않아, 논리적인 의사결정보다는 다양한 테스트를 통해 더 나은
들어가며 날씨 기반 세차 운영 최적화 2.1 기존 세차 오퍼레이션과 개선 필요성 2.2 날씨 데이터 수집 데이터 분석 및 운영 적용 3.1 분석을 위한 데이터 상세 정의 3.2 날씨와 차량 오염의 상관관계 분석 3.3 운영 적용을 위한 시뮬레이션 운영 적용 결과 및 인사이트 4.1 날씨 기반 세차 운영 정책 적용 결과 4.2 맥락 해석이 필요한 데이터의 활용 1. 들어가며 차를 가진 분이라면 세차한 직후에 비가 내려 속상했던 적이 한 번쯤 있으
인공지능을 활용한 비즈니스 솔루션을 제공하는 기업으로, 데이터 분석, 머신러닝, 자연어 처리 등 다양한 AI 기술을 바탕으로 기업의 효율성과 생산성을 높이는 서비스를 제공하는 B2B SaaS 기업입니다.
하이퍼커넥트 AI 조직은 사용자 경험을 향상시키고, 비즈니스 성과를 높이는 AI 기술을 꾸준히 개발해왔습니다. 이러한 노력의 성과는 2023년 2분기 매치 그룹 주주 서한과 어닝콜에서 발표되었습니다. 하이퍼커넥트의 대표 서비스인 아자르는 2022년 2분기 대비 24%(원화 기준 30%)의 매출 성장을 기록했습니다. 아래의 주주 서한에서 강조되었듯, 이 성과는 AI 기반 추천 시스템이 견인하였습니다. 이번 포스트에서는 아자르의 AI 추천 모델이
본 글에서는 SK 플래닛의 Data Lake이자 빅데이터 플랫폼인 DIC(Data Integration Cluster)에서 진행한 데이터 리드 타임 단축을 위한 실시간 데이터 전달 강화 과제를 소개하고자 합니다. 이 프로젝트에서는 스트림 데이터의 실시간 처리와 오픈소스 Trino…
안녕하세요, 카카오뱅크 기술기획팀의 William입니다. 이번 글에서는 암호화폐 시장에서 LLM을 활용한 연구를 소개합니다. 암호화폐의 역사부터 시작해, 뉴스 데이터를 통해 암호화폐 가격을 예측하는 방법을 설명하고, 그 결과를 분석합니다. 특히, 한국과 글로벌 뉴스의 감성 분석을 통해 암호화폐 가격 변동성과의 상관관계를 도출한 이 연구는 암호화폐 투자에 큰 인사이트를 제공합니다. 머신러닝과 데이터 분석에 관심 있는 분들은 꼭 읽어보세요!
보완재 추천 모델을 적용하고 성과를 거둔 사례 소개
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