카카오뱅크에서 XAI(설명가능한 인공지능)를 연구하는 데이터 사이언티스트 Thomas가 작성한 이번 글에서는 XAI 알고리즘의 개발과 이를 다양한 사례에 적용한 경험을 공유합니다. 스마트미러 앱, 자연어처리, 이상거래탐지와 같은 실제 사례를 통해 XAI가 어떻게 결과를 해석하고 개선점을 도출할 수 있는지 알아보세요. XAI에 관심이 있거나 AI의 신뢰성과 성능 개선에 관심이 있는 분들에게 유익한 내용을 담았습니다.

CarbonVillain 모델로 Huggingface Open LLM Leaderboard에서 1위를 달성한 자연어처리 엔지니어 Weezy의 글을 통해 Open LLM Leaderboard의 개요, 모델 병합 방법론, 그리고 리더보드 도전 후기를 살펴 보세요. Weezy가 속한 팀에서 진행하고 있는 프로젝트와 오픈소스 언어모델 KF-DeBERTa도 알아 볼 수 있는 기회입니다. 자연어처리에 관심 있는 분들은 이 글을 놓치지 마세요!

안녕하세요, 카카오뱅크 데이터인텔리전스팀의 Devyn입니다. ChatGPT와 효과적으로 대화하는 방법을 공유합니다! ChatGPT의 대답을 더 유용하게 만들기 위해서는 명확한 질문, 시점 정보 활용, 질문 나누기, 답변 형태 지시, 구체화된 상황과 대상 설정, “차근차근 단계적으로"와 같은 마법의 단어 사용, 제공된 정보 내에서 최적의 대답 찾기 등의 7가지 방법을 소개합니다. 이 방법들을 통해 ChatGPT를 더 스마트한 개인 비서처럼 활용해 보세요!

카카오뱅크 데이터기술팀의 Logan이 작성한 이 글은 카카오뱅크의 사기 탐지 시스템(FDS)에 AI를 적용한 여정을 설명합니다. FDS 시스템의 기본 개념부터, 기존 Rule 기반 시스템의 한계와 AI 기반 시스템의 장점에 대해 다루며, AI를 적용하는 과정에서 겪었던 어려움과 해결책을 상세히 소개합니다. AI 기반 FDS의 데이터 파이프라인 구축, 이벤트 처리 시스템, Feature Store, 실시간 스트림 시스템, ML 서빙 분산 아키텍처 및 모니터링 방법까지 다루며, 실제 적용 사례와 기술적인 고려 사항을 함께 설명합니다. 데이터 엔지니어와 개발자, 데이터사이언티스트 간의 협업 과정을 통해 시스템을 고도화하고 효율성을 높인 이야기를 통해, AI 기반 FDS 시스템의 개발과 운영에 관한 깊이 있는 통찰을 제공합니다.