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" 고객의 미래를 함께하는 씨앤텍시스템즈 " 안녕하세요 씨앤텍시스템즈 기술연구소입니다. 회사소개 2005년에 설립된 DW, ETL, BA, BIG DATA, 솔루션 구축 컨설팅 전문기업 씨앤텍시스템즈의 소개합니다. 기술연구소는 전문화된 인력과 기술력을 바탕으로 차세대 기술 개발, R&D 사업 등 새로운 IT 기술에 도전하고 지속적인 연구 개발을 통하여 주도적인 기업으로 이끌어 나가고 있습니다. 최근 자사 ETL 솔루션 개발 및 디지털 헬스케어,
왓챠 추천 서비스 MLOps 적용기 Part2
왓챠 추천 서비스 MLOps 적용기 Part1
버즈빌의 ML 플랫폼 Buzzflow (1) - 모델을 개발하고 관리하기
들어가며 안녕하세요, 버즈빌에서 MLOps 엔지니어로 일하고 있는 BK입니다. 버즈빌 광고 플랫폼 팀은 광고 성과 최적화를 위해서 다양한 머신러닝 모델을 활용하고 있습니다. 앞으로 두 편의 글을 통해 모델을 개발, 관리, 배포하기 위한 버즈빌의 머신러닝 플랫폼 buzzflow가 어떤 식으로 구성되어 있는지 여러분께 소개해 드리고자 합니다. 이번 글에서는 모…
LangChain: LLM 서비스를 어떻게 개발할 수 있을까?
Introduction 안녕하세요! 빅웨이브에이아이 이현상입니다! 요즘 들어 블로그 포스트를 거의 올리지 못해 저도 참 아쉬웠는데요, 사실 저도 직장 근무를 하면서 회사 블로그 운영하기가 쉽지는 않더라구요 ㅜㅜ 그래서 아에 블로그를 지금처럼.. 방치하기 보다는, 저희 회사의 월간 세미나로 정리되는 내용을 하나씩 공유드리고자 합니다! 최근 저희 회사에서는 최신 트렌드에 발맞춰서 LLM(Large Language Model) 및 생성형 AI 관련
비즈니스 성과로 연결되는 AI 제품 개발 프로세스와 운영 지표
‘우리 게임의 진성 유저는?’, Google BigqueryML 솔루션을 활용한 유저 분류 모델 개발
하루에도 수많은 유저가 게임에 접속한다. 각 유저는 게임 내에서 광고 시청, 게임 플레이, 결제 등 다양한 행동 패턴을 보이고, 이 패턴은 유저마다 다르다. 다양한 행동 패턴을 보이는 유저들에게 획일화된 마케팅 활동을 전개하는 것은 게임 운영 측면에서 비효율적일 수 있다. 따라서 유저의 행동 패턴을 기반으로 게임 유저를 분류하고, 분류된 유저별 개인화된 마케팅 활동을 전개하는 것이 중요하다. […]
더 나은 생성모델을 위해 RLHF로 피드백 학습시키기
Human feedback을 학습할 수 있는 RLHF 방법론에 대해서 소개하고 루다에 적용한 사례한 경험을 공유합니다.
ML gpu model server 성능을 유지하며 cpu server로 전환한 경험 공유
Luda Gen 1, 더 재미있고 자연스러운 대화로 돌아온 루다 2편 - 생성 모델을 챗봇으로 빚어내기
생성 모델 Luda Gen 1을 어떻게 챗봇 모델로 학습했는지를 구체적으로 다룹니다.
[IT TREND] 자율 AI 에이전트, ChatGPT 다음의 메가트렌드?
시작하며 피자를 시켜달라고 했더니 AI가 스스로 피자를 전화로 주문하고, 스스로 자신의 코드를 리뷰하고 개선하는 AI 사례까지 등장한 오늘. 이제 사람들의 관심은 ChatGPT에서 AI 모델이 스스로 외부 툴을 활용하여 보다 적은 사람의 개입으로 더 복잡한 일을 처리해주는 'Autonomous AI Agent (이하 자율 AI 에이전트)'로 이동하고 있습니다. 자율 AI 에이전트가 주목을 받기 시작한 것은 이와 같은 프레임워크를 개발자들이 사용
GCP VertexAI Matching Engine in Production
GCP VertexAI Matching Engine in Production 화해 AI파트에서는 최근 인물 사진을 올리면 사진 속 인물이 바른 립스틱이나 립틴트와 비슷한 색을 내는 제품을 검색할 수 있는 "사진 속 비슷한 제품 찾기"를 릴리즈했습니다.
FMS(차량 관제 시스템) 데이터 파이프라인 구축기 1편. 스트리밍/배치 파이프라인 개발기
PoC 개발을 위한 비용 효율적인 파이프라인 설계하기
Luda Gen 1, 더 재미있고 자연스러운 대화로 돌아온 루다 1편 - 생성 기반 챗봇
생성 모델 Luda Gen 1을 출시하기까지의 과정을 소개합니다
Apache Beam으로 머신러닝 데이터 파이프라인 구축하기 3편 - RunInference로 모델 추론하기
Apache Beam Native API, RunInference로 대규모 데이터 모델 추론하기
루다, 눈을 뜨다! 포토챗 베타의 멀티모달 기술 소개
포토챗 베타 서비스를 출시하기까지의 연구 과정을 소개합니다.
내비 안내 음성은 어떻게 자동으로 만들어질까? - 16편 - 서버 기반 TTS 개발하기
Chap1. 서버 기반 TTS란? 1-1. TTS란? TTS는 ‘Text to Speech’의 약자로 오디오 표현을 위해 텍스트 단위를 음성 단위로 변경하는 자연스러운 언어 모델링 프로세스입니다. 쉽게 말해 문자를 사람 음성으로 변환해 주는 기술이죠. 사람 목소리를 녹음하여 일정한 음성 단위로 쪼갠 후, 텍스트가 입력되면 DB의 문장과 일치한 목소리 조각
TFX 머신러닝 파이프라인 사용하기
팀에서 필요한 학습 파이프라인 구축하기