콜드 스타트, 생성형 AI가 답이 될 수 있을까? (3)
추천 시스템의 콜드스타트 문제에 대한 생성형 AI 기반 접근법의 효과를 평가하기 위한 주요 지표, A/B 테스트 설계, 그리고 지속적 개선을 위한 피드백 루프 구축 방법을 설명합니다.
테크
비즈스프링 쇼츠 광고시스템 기술적 관점으로 살펴보기 (3)
비즈스프링의 애드몬스터 쇼츠 광고시스템의 기술적 측면, 특히 광고 성과의 정제 및 집계 과정을 다루며, Elasticsearch, Redis, Kafka Streams, MariaDB ColumnStore 등의 기술을 활용한 광고 소재 선별부터 리포트 데이터 생성까지의 전체 프로세스를 설명합니다.
데이터베이스 정의 및 특징
데이터베이스(Database)는 특정 조직이나 시스템에서 필요로 하는 데이터를 체계적으로 수집, 정리, 저장하여 여러 사용자가 공유하고 활용할 수 있도록 구성된 데이터의 집합입니다. 단순히 데이터를 모아 놓은 것을 넘어, 데이터 간의 관계를 정의하고 관리하여 효율적인 데이터 활용을 가능하게 합니다. 이번글을 통해 데이터베이스 예시와 특징을 알아봅시다.
n8n을 활용한 데이터 수집 자동화 (1)
디지털 전환 시대에 기업의 데이터 수집 과정을 효율화할 수 있는 n8n이라는 노코드/로우코드 워크플로우 자동화 도구를 소개하며, 기존의 BeautifulSoup이나 Selenium과 같은 코드 기반 도구와 달리 API 중심의 직관적인 인터페이스로 비개발자도 쉽게 복잡한 데이터 수집 및 처리 자동화를 구현할 수 있는 방법을 설명합니다.
인공지능을 활용한 자동화, AI Agent(1)
AI 에이전트는 환경을 감지하고, 의사결정을 통해 목표를 달성하는 지능적 시스템으로, 다양한 기술을 활용하여 복잡한 작업을 수행합니다.
협업 필터링(Collaborative Filtering)
협업 필터링(Collaborative Filtering)은 사용자들의 행동 데이터를 활용하여 개인의 선호도를 예측하고, 맞춤형 추천을 제공하는 기술입니다. 이 방식은 개별 사용자의 명시적 또는 암시적 피드백을 분석하여, 비슷한 취향을 가진 사용자나 유사한 특성을 가진 아이템을 추천하는 방식으로 추천 시스템에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나로 메모리 기반과 모델 기반 방법을 조합하여 성능을 최적화할 수 있습니다.
Ant Design Tree를 활용한 계층형 데이터 UI 공통 컴포넌트 구현
Ant Design의 Tree 컴포넌트를 활용하여 서로 다른 depth의 계층형 데이터를 하나의 공통 컴포넌트로 관리하는 방법을 설명하며, 동적 트리 데이터 생성, 체크박스 상태 관리, 검색 시 자동 확장 기능 등의 구현 방법을 상세히 다룹니다.
JPA 동적 쿼리, 어떻게 구현할까?
JPA를 사용한 백엔드 개발에서 검색 조건이 유동적으로 변하는 상황에 대응하기 위한 동적 쿼리 구현 방법으로, Criteria API, Specification, QueryDSL 등 각 방식의 특징과 구현 예시를 설명합니다.
콜드 스타트, 생성형 AI가 답이 될 수 있을까? (2)
생성형 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 콜드 스타트 문제 해결에 새로운 가능성을 제공합니다. 데이터가 부족한 초기에는 사전 학습된 지식을 활용해 추천 품질을 높이고, 이후에는 기존 기법과의 하이브리드 접근을 통해 최적의 성능을 구현할 수 있습니다.
개발자를 위한 오픈 소스 라이센스 바로알기
오픈 소스 라이센스는 소프트웨어의 자유로운 사용과 개발자의 권리 보호 사이의 균형을 맞추는 중요한 도구로, 상업적 이익과 오픈 소스 철학 사이의 갈등이 발생할 수 있습니다. 따라서 개발자는 GPL, LGPL, Apache, BSD, MIT 등 다양한 라이센스의 특성과 조건을 정확히 이해하고 프로젝트에 적합한 라이센스를 선택해야 합니다.