모델 학습이 끝이 아니다: 진짜 작동하는 AI 이상거래 탐지 시스템 구축법
단순한 정확도 지표를 넘어 실무 환경에서 작동하는 AI 기반 Fraud Detection 시스템을 위해 필요한 워크플로우 설계와 제품 관점의 최적화 전략을 분석합니다.
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AI의 ‘설명 가능성’ 집착을 버려라: 확률적 아키텍처가 답인 이유
블랙박스 모델의 내부 작동 원리를 밝히려는 헛된 노력 대신, 확률적 아키텍처를 통해 결과의 신뢰도를 정량화함으로써 AI 도입의 패러다임을 전환하는 전략을 분석합니다.
AI 모델, 배포 전 ‘진짜’ 성능 검증하는 법: 벤치마크의 함정과 실무 전략
단순한 벤치마크 점수가 실제 서비스의 성공을 보장하지 않습니다. LLM의 환각을 제어하고 비즈니스 가치를 증명하기 위한 체계적인 모델 검증 및 정확도 테스트 프레임워크를 분석합니다.
AI 세계로의 여정: 배경, 트렌드, 그리고 실무적 인사이트
AI 기술의 발전과 함께 AI 세계로의 진입은 더 이상 선택이 아닌 필수 요소가 되었습니다. 이 글에서는 AI의 배경, 현재 트렌드, 그리고 실무에서의 적용 방법을 살펴보겠습니다.
2026년 AI 트렌드: 환상 너머, 미래를 구축하다
2026년 AI 트렌드를 살펴보며, 현재의 환상에서 벗어나 실질적인 미래 구축을 위한 전략을 제시합니다. AI 기술의 진화와 함께 변화하는 비즈니스 환경을 이해하고, 실무에 적용할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
나는 어떻게 AI 추천 시스템을 처음부터 다시 만들었는가: 어려운 부분에서 얻은 교훈
AI 추천 시스템을 처음부터 다시 구축하면서 겪은 어려움과 그 과정에서 얻은 교훈을 공유합니다. 실제 사례와 함께 클라우드 전환, GenAI 도입 전략 등을 다룹니다.
AI 시대를 이기는 엔지니어 필수 스킬
AI 기술의 발전으로 엔지니어의 역할과 요구사항이 변화하고 있습니다. 이 글에서는 AI 시대를 살아남기 위한 필수 스킬과 이를 어떻게 준비할 수 있는지 살펴봅니다.
Governed Agentic AI: 기업이 AI 에이전트를 프로덕션 시스템에 도입하는 방법
Governed Agentic AI는 기업이 안전하고 효과적으로 AI 에이전트를 프로덕션 환경에 도입하기 위한 접근 방식입니다. 이 글에서는 Governed Agentic AI의 개념, 배경, 현재 이슈, 실제 사례, 그리고 실무에서의 적용 방법을 살펴보겠습니다.