AI / ML·
토스 SLASH·
토스 SLASH·DS와 MLE가 함께 일하는 법
토스뱅크 ML 팀이 DS와 MLE 간 협업 방식을 1년 동안 세 단계에 걸쳐 개선한 과정을 다룬다. Jupyter 노트북 전달 방식에서 추상화 인터페이스 기반 패키지 계약으로 전환해 "첫 커밋 당일 배포"를 달성했다.
#mlops#monorepo#machine-learning+2
AI / ML·
올리브영 테크블로그·
올리브영 테크블로그·올리브영 사용자 행동 데이터로 학습한 상품 유사도 언어 모델: 전통적 속성 기반 추천을 넘어선 의미론적 유사도 모델링
문제one-hot encoding 기반 유사도 계산은 속성 중요도를 구분하지 못해 관련성 낮은 속성 일치가 과도하게 반영되고, 속성 미보유 상품 추천에 한계가 있었다.
접근사용자 검색 행동 데이터 약 300만 개 레이블을 기반으로 Sentence Transformer(paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2)와 MultipleNegativesRankingLoss로 의미론적 유사도를 임베딩 수준에서 학습했다.
결과CTR 약 50% 개선, 속성 미보유 상품 추천 커버리지 100% 달성, 카테고리별 속성 중요도 자동 학습.
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#ai-agent#llm#prompt-engineering+2 - AI / ML·
LY Corporation·Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
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