Tag: machine-learning
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- Financial AI
판매량 예측 (1) 트리 모델부터 크로노스까지
판매 금액을 기반으로 돈을 빌려주는 핀테크라면 판매량 예측이 한도와 상환과 리스크 관리의 한가운데 놓인다. 금액을 맞힐지, 증감률을 맞힐지, 분포를 맞힐지부터 정해야 하고 그 선택이 모델을 고르는 데까지 이어진다. LightGBM 분위수 회귀에서 크로노스 계열 시계열 트랜스포머까지.
- LLM Systems
코드를 한 줄도 안 건드렸는데 시스템이 망가진다: 데이터가 조용히 썩는 경로들
타입도 맞고 값도 정상 범위인데 모델만 이상해진다. 원화를 달러로 바꿔 적기 시작한 price 컬럼, 2년 전 리서치 보고서를 근거로 자신 있게 답하는 RAG, 그리고 모델의 오해가 사용자 행동을 거쳐 정답으로 굳는 피드백 루프까지. 데이터가 소리 없이 부패하는 세 가지 경로.
- AI Coding
앤드류 응의 AI 엔지니어링 스킬맵을 뜯어보며: 네 항목이 사실 한 가지를 말하고 있다
채용 공고 1만 건을 분석해 뽑았다는 네 가지 AI 엔지니어링 역량. 목록을 그대로 옮기는 대신 구조를 뜯어봤다. 이건 나란한 목록이 아니라 층이고, 네 항목 전부에 같은 것이 들어 있으며, 정작 모델을 만드는 능력은 목록에 없다. 그리고 이 지도에서 흐리게 그려진 곳들에 대해.
- World Models
월드모델의 두 계보는 어떻게 여기까지 왔나: 70년 역사를 쉽게
월드모델에 뉴럴과 심볼릭 두 계보가 있다는 건 알겠는데, 각각 어디서 시작해서 어떻게 여기까지 왔을까. 논리로 세계를 적으려던 쪽과 데이터로 배우려던 쪽이 각각 어떤 벽에 부딪히고 어디로 방향을 틀었는지, 예비지식 없이 읽을 수 있게 정리했다.