📌 Lost in Sequence: Do Large Language Models Understand Sequential Recommendation? 📝 저자 : Sein Kim, Hongseok Kang, Kibum Kim, Jiwan Kim, Donghyun Ki

🍀 이 글을 작성하게 된 이유는 실제 실무에서 ChartMogul을 사용해보았기 때문이다. 구독 기반 서비스를 운영하면서 MRR, Churn, LTV 같은 지표를 매주 확인했지만, 단순 매출 합계나 결제 대시보드만으로는 비즈니스의 상태를 정확히 이해하기 어렵다는 것을

🍀 OpenClaw 창립자가 OpenAI에 합류했다는 소식을 계기로,그동안 오픈소스 기반으로 발전해온 자율 에이전트 기술이 어떤 의미를 갖는지 정리해보고자 했다.OpenClaw는 오스트리아 개발자 Peter Steinberger가 2025년 11월에 발표한오픈 소스

🍀 해당 내용의 글을 작성하게 된 이유는 마케팅 팀과 협업하여 마케팅 성과 대시보드를 구축하는 과정에서, > 실제로 사용된 데이터들이 Google Analytics, Google Ads, Google Search Console에서 각각 수집되고 있었기 때문이다. >

🍀 해당 내용의 글을 작성하게 된 이유는 실무에서 Google이 새롭게 발표한 Antigravity를 직접 사용해 보면서, 이에 대해 깊이 알아보고, 더 유용하게 해당 서비스를 이용하고자 정리하게 되었다. 1. Google Antigravity란? Google A

🍀 실무에서 고객의 유입 경로와 paid marketing 검색어별로 얼마나 수익을 불러오는지 확인하기 위해 Amplitude를 직접 사용해 보았고, 해당 플랫폼에 대해서 더 깊이 이해하고자 해당 내용의 글을 작성하게 되었다. 1. Amplitude란? Ampli

이 글은 AI 기반 영상 생성 플랫폼 Perso.ai의 AI Dubbing 기능을 운영·분석하는 업무에 참여하면서,해당 기능이 어떤 문제를 해결하고 어떤 기술적 흐름 위에서 동작하는지 정리하고자 작성하게 되었다. 현재 ESTsoft에서 데이터분석 인턴으로 근무하며, P

📌 You and Your Research 📝 저자 : Richard W. Hamming 📅 발표 연도 : 1986 (Bell Communications Research에서 강연 후 2008년 편집본 배포) > 🍀 해당 논문은 인턴하고 있는 팀의 팀장님께서

1. 프로젝트 개요 이번 구현은 FastAPI를 활용한 카드 상담 챗봇 서버이다. 추천 → 비교 → 선택 → 질의응답 → 답변 간단화라는 흐름을 한 시스템 안에 담아내는 것이 목표였다. 사용자는 원하는 카드 조건을 입력한다. 예를 들어: “반려동물 관련된 카드 추천

🍀 해당 내용의 글을 작성하게 된 이유는 SK AI SUMMIT 세션에서 클로드AI 창립자의 연설을 들은 이후에 해당 AI를 사용해 보았고, 이에 대해 더 자세하게 알아보기 위해 작성하게 되었다.클로드AI는 Anthropic이 개발한 AI 기반 리서치 및 작업 어시스

🍀 최근에 SaaS 서비스를 제공하는 AI 관련 직무 면접을 보고 왔는데, 해당 직무에서 이용자의 비용 지불 관련해서 Stripe로 확인하고, 해당 서비스의 매출을 관리한다고 하셔서 이에 대해서 다뤄보려고 한다.Stripe, Inc.는 아일랜드·미국계 핀테크 / Sa

🍀 해당 글은 프로젝트를 수행하면서 팀원으로부터 '라이너AI'라는 리서치 어시스턴트가 있다는 것을 듣고, 이를 구체적으로 알아보기 위해 작성된 것이다.라이너AI는 사용자가 온라인에서 정보를 탐색하고 학습하는 과정을 효율적으로 도와주는 AI 기반 리서치 어시스턴트다.

📌 A Comprehensive Survey of Multiagent Reinforcement Learning 📝 저자 : Lucian Bus¸oniu, Robert Babuˇska, and Bart De Schutter 📅 발행 연도 : IEEE Transac

📌 Multiagent Systems: A Survey from a Machine Learning Perspective📝 저자 : Peter Stone, Manuela Veloso📅 발행 연도 : To Appear in Autonomous Robotics volu

통계데이터센터 통계청 통계데이터센터(SDC, Statistics Data Center)는 이용자가 행정통계자료 및 민간자료를 편리하게 이용하고, 연계·융합이 가능하도록 구축된 데이터 플랫폼이다. 통계데이터센터에서는 행정통계자료, 민간자료, 격자통계를 서비스하고 있으며

📊 SDC 민간자료 74종 통계청 통계데이터센터(SDC)의 민간자료는 신용정보, 카드매출, 통신데이터, 유통판매, 기업재무, 환경정보 등 민간 기업이 보유한 고품질 데이터를 통계 목적으로 가공·제공하는 형태로 구축되어 있다. 이 자료들은 공공부문에서 수집하기 어려운

통계데이터센터(SDC)의 행정통계자료 20종은 정부 행정자료를 기반으로 체계적으로 구축된 통계등록부 형태의 DB이다. 여기에는 기업, 고용, 인구·가구, 아동·청년, 농림어업 관련 핵심 통계가 포함되어 있으며, 정책 분석·학술 연구·공공기획에 활용도가 높다.제공 시계열

📌 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 📝 저자 : Patrick Lewis, Ethan Perez, Aleksandra Piktus, Fabio Petroni, Vladimir Kar

📌 BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension 📝 저자 : Mike Lewis, Yinhan Liu, N

1. PPO란? PPO는 Proximal Policy Optimization의 약자로, 정책 기반(policy-based) 강화학습 알고리즘이다. 이는 기존의 TRPO(Trust Region Policy Optimization) 알고리즘의 안정성과 DQN(Deep Q