어피닛 AI 엔진이 규칙 기반 심사 정책을 학습 정책으로 전환해가는 과정
규칙 기반 대출 심사 정책의 한계를 분석하고, 이를 학습 정책으로 안전하게 전환하는 3단계 프레임워크를 소개했습니다. 위험을 늘리지 않으면서 단계적으로 검증 범위를 넓히는 방법을 제시했습니다.
#ML#오프폴리시 평가
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모던 백엔드 - 병렬처리 리팩토링(2)
구조화된 동시성을 활용해 병렬 API 호출 코드를 리팩토링하는 과정을 다뤘습니다.\n기존 스레드 풀과 CompletableFuture를 정리하고 예외 처리와 테스트까지 확인했습니다.
#Java#동시성
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AI 해커톤: 약속한 그대로 받는 대출
대출 재신청의 불확실성을 줄이기 위해 100% 보장된 사전 승인 오퍼를 설계했습니다.\nAI 도구를 개발 전 과정에 활용해 해커톤 결과물을 빠르게 구현했고, 실제 서비스 적용도 준비 중입니다.
#Claude#Cursor
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코드를 거의 타이핑하지 않고 3주 만에 DL모델 만들기
검색용 DL 모델을 3주 만에 만든 작업 경험을 공유했습니다. 코드를 거의 타이핑하지 않고 진행한 학습 방식에 초점을 맞췄습니다.
#DL#검색
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"이번 달 얼마 남았지?"를 없애는 방법
PM이 AI를 활용해 점심 식비 잔액 계산 크롬 익스텐션을 만들고 배포한 사례를 소개했습니다. 동작하는 프로토타입이 기획 논의를 더 빠르게 바꾸는 과정을 함께 정리했습니다.
#Chrome Extension#프로토타이핑
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AI에게 투자정보를 말하게 하기까지
투자 정보는 적시성, 정확성, 검증 가능성이 중요해 LLM 출력만으로는 부족했습니다. 근거 선별과 절차 통제, 평가 가능한 구조를 통해 AI가 말해도 되는 상태를 운영했습니다.
#LLM#ML
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#개발자#노트북#컴퓨터
Amazon GameLift Streams로 여는 클라우드 게이밍 시대: 클라이언트 설치 없이 게임 즐기기
Amazon GameLift Streams로 클라이언트 설치 없이 브라우저에서 게임을 즉시 실행하는 방법을 소개했습니다. 런타임, 스트림 클래스, 용량, 관측성까지 포함한 설계와 운영 흐름을 정리했습니다.
#AWS#cloud
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분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (3편: 클러스터 구축과 운영)
분산 학습용 AWS 클러스터를 구축·운영하는 방법을 정리했습니다. Enroot와 Pyxis로 환경을 고정하고, EFA·용량 예약·장애 복구를 함께 점검해야 합니다.
#AWS#컨테이너
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[25. 9. 11] 국내 AI 경쟁력 평가에서 주목 받은 에이아이트릭스
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[25. 9. 4] 의료 현장과 AI의 연결, 2025 AITRICS RRS Symposium
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#의료#세미나
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[25. 8. 27] 시계열 데이터의 새로운 설명 가능한 AI 기법: TIMING
시계열 데이터 설명 가능한 AI 기법 TIMING을 소개했습니다. 에이아이트릭스 연구팀 논문이 ICML 2025 Spotlight로 선정됐습니다.
#시계열 데이터#설명 가능한 AI
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Laying the Rails Beyond WebView: Why Karrot Chose Lynx
당근 프론트엔드 코어 팀이 웹뷰를 넘어서는 개발 환경을 위해 Lynx를 선택한 배경을 소개합니다. 포스트 제목상 Lynx 도입 이유를 다루는 기술 공유 글입니다.
#React Native#webview
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웹뷰 다음의 레일을 깔다: 당근이 Lynx를 선택한 이유
레퍼런스가 거의 없는 Lynx를 당근이 왜 선택했는지 다룬 글입니다. 프론트엔드 개발 환경과 배포 인프라 관점에서 도입 맥락을 살펴봅니다.
#web
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모던 백엔드 - 병렬처리 리팩토링(1)
게시판 프로젝트의 병렬 API 호출을 CompletableFuture에서 Java 25 구조화된 동시성으로 바꾸는 설계 과정을 다뤘습니다. 취소 전파 문제와 스레드 관리 한계를 테스트로 확인하고 개선 방향을 정리했습니다.
#Java#동시성
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