🎤 컨퍼런스
추천 서빙 시스템 아키텍처: 높은 생산성을 위한 아키텍쳐 및 ML Flywheel | 2024 당근 테크 밋업
당근테크 · YouTube
소개
당근 추천 서빙 시스템 아키텍처의 전체적인 구조를 소개하고 높은 생산성을 위한 다양한 노력을 살펴봐요. 또한 Log and wait 접근법을 활용하여 머신러닝 기반 추천 모델이 ML Flywheel을 통해 지속적으로 개선되는 과정을 소개해요. 🥕 영상을 보고 당근에 관심이 생기셨다면 채용 공고를 확인해보세요! https://about.daangn.com/jobs/
유사한 리소스
0
컨퍼런스
ML Infrastructure with GCP | 2025 당근 GCP 밋업
당근테크 · YouTube
0
컨퍼런스
추천 시스템 with DataFlow: 대규모 데이터 파이프라인 구성 | 2025 당근 GCP 밋업
당근테크 · YouTube
0
컨퍼런스
당근 추천 알고리즘 - 홈피드 후보모델 파헤치기 | 2024 당근 테크 밋업
당근테크 · YouTube
0
컨퍼런스
당근 채팅 시스템은 어떻게 만들까? | 2024 당근 테크 밋업
당근테크 · YouTube
0
컨퍼런스
우리는 Customer Service에 ML을 잘못 적용하고 있었다! | 당근 ML 밋업 1회
당근테크 · YouTube
0
컨퍼런스
여기, 주문하신 '예측' 나왔습니다: 추천/ML에서 '예측'을 서빙한다는 것에 대하여 #우아콘2023 #우아한형제들
우아콘 2023 · YouTube