![2024년 후기 졸업프로젝트_[3조] 마음Talk(마음건강 통합관리 App) 구축](/img/o.gif)
8 ай бұрын
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Жыл бұрын
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Пікірлер
@michinda2218 Ай бұрын
범죄와도시 나올법한
@gantafe2 Ай бұрын
좋네요~
@dahyeonbae321 Ай бұрын
너무나도 필요한 정보였습니다. 감사합니다!
@김순철-w3z Ай бұрын
좋은 정보 얻고 갑니다^^
@노아론-y6x Ай бұрын
좋은 인사이트를 얻고 갑니다
@jingulbell Ай бұрын
Insight 잘 얻고 갑니다🤓
@성정민-k6s Ай бұрын
최고의 발표 잘 들었습니다👍
@홍지훈-n4f Ай бұрын
활용도가 엄청날것 같네요 유익합니다
@jjunpyo20 Ай бұрын
추천받아서 들어봅니다❤❤❤
@TJ-bu4jn Ай бұрын
LLM에 대한 익힘 정도가 타이트해요. 유익해요. 발표자의 발표, 호흡이 이븐합니다.
@정인영-o2d Ай бұрын
참 쉽죠?
@HappyDBA Ай бұрын
아나운서같아요
@김순철-w3z Ай бұрын
디그다 같아요
@soobinpark4369 Ай бұрын
디그다한테 박치기 당하실래요?
@jazzlee Ай бұрын
얼굴을 좀더 키웠어도 됐을 것 같네요
@dijej뎌 Ай бұрын
난 로또 당첨 안될 것 같아. 🍀 이 영상을 만나는데 행운을 다 썼으니까. ✨😊
@djdjdjdjejbds Ай бұрын
95점짜리 발표네요. 오점이 없으니까
@math891 6 ай бұрын
고생 많으셨어요~😊
@JungHeeyun-t3x 6 ай бұрын
뭐노 이게
@vany3699 6 ай бұрын
왜 내 알고리즘에??
@김재형-h4h 8 ай бұрын
재밌겠다
@hyena-sunny 8 ай бұрын
써보고싶어요
@mov91 Жыл бұрын
제 알고리즘에 오신걸 환영합니다
@junhyunkim9986 Жыл бұрын
50번째 좋아요한 사람입니다. 식사대접 1회권 예약 되었습니다.
@jazzlee Жыл бұрын
맛있는 걸로 대접해드리겠습니다 ㅎㅎ
@nosense1929 Жыл бұрын
잘 몰랐던 분야인데 쉽게 설명해주셔서 이해하는데 도움이 되었습니다. 감사합니다. :)
@jungtaeinn Жыл бұрын
혹시나 추가로 궁금하신 사항은 언제든 편하게 물어봐주세요 ㅎㅎ 감사합니다
@jungtaeinn Жыл бұрын
되게 설계부분이 상세하여 너무 인상 깊었습니다! 혹시 해당부분을 사료에 제한된 부분이 아닌 독거노인관련한 자동 주문 서비스등에 확대될수도 있을까요? 또는 다른 커머스 서비스 분야에도 확대될수 있지 않을까 싶습니다. 고생많으셨습니다 👏👏👏
@Mcparis-x9g Жыл бұрын
이런 시스템으로 제 sns 추천과 인터넷쇼핑 추천 상품이 뜨는거군요.. 재밌게 잘 봤습니다.
@jungtaeinn Жыл бұрын
넵 ㅎㅎ 넷플릭스 및 아마존 등이 특히 위와 같이 추천해주고 있으며, 쇼핑몰마다 데이터베이스 등의 특징이 다르기때문에 어느 추천 알고리즘을 선택하고 하이퍼 파라미터를 최적화하느냐에 따라 추천시스템의 품질이 달라질 수 있습니다 ㅎㅎ
@훈-u6e Жыл бұрын
잘 배웠습니다 ㅎㅎㅎ 멋져요❤
@daihyun99 Жыл бұрын
연구 결과 - 6:46 결론 - 7:30
@daihyun99 Жыл бұрын
이 정도는 해야 추천시스템에 몸 담을 수 있는건가요? 😂
@codingmeee Жыл бұрын
멋집니다 😊
@왕형준-e8r Жыл бұрын
당신의 직업은 프로게이머입니까?
@jazzlee Жыл бұрын
게임을 좋아하긴 하죠
@Changdong_boy93 Жыл бұрын
분신술 써서 사라져주시면 안되나요?
@jazzlee Жыл бұрын
분신술을 쓰면 제가 늘어납니다!
@hyunholee9548 Жыл бұрын
멋진 프로젝트네요!
@jtaepark Жыл бұрын
딕션과 빠르기가 좋아서 쏙쏙 들어오네요. 설명 감사합니다.
@jungtaeinn Жыл бұрын
[프로젝트 요약] 0:02 프로젝트 전반 소개 0:21 연구동기 0:55 전체 아키텍쳐 설명 1:38 연구 데이터 설명 1:57 연구 데이터 EDA 작업 설명 2:16 합성데이터 보정 작업 설명 2:41 추천시스템 1~5 설명 4:53 강화학습 MAB 설명 5:33 Thompson Sampling 알고리즘 설명 및 서비스 적용 안내 6:59 커머스 서비스 화면구성 안내 7:36 Thompson Sampling 핵심 알고리즘에 따른 서비스 화면 배치 변화 안내* 8:33 구현한 서비스시연 영상 안내 10:26 효과 검증을 위한 시나리오 테스트 설계방법 안내 10:54 시나리오 테스트 결과 안내 11:41 결론 12:19 향후 연구 13:05 참고문헌 13:10 별첨
@jy2625 Жыл бұрын
와👏👏👏
@Lois0000 Жыл бұрын
진짜개멋집니다드
@SYSYSY92 Жыл бұрын
AIMe 끼리 대화 simulation 돌려서 상대방이랑 compatibility score 미리 받아볼수 있으면 활용도가 엄청 많겠네요 ㅎㅎ. 재밌게 잘봤습니다.
@forte1931 Жыл бұрын
잘생김
@mlim1081 Жыл бұрын
너무 멋져요 응원합니다!
@한범희-y4v Жыл бұрын
좋네요
@maximumboxer Жыл бұрын
나중엔 내 custom AI를 만들어두지 않으면 도태될수도 있다는 위협감마저 들수있겠네요 Jazz 최고!
@윤지선-z8n Жыл бұрын
Aime 끼리의 대화 기대되네요 :)
@jeje6889 Жыл бұрын
😮👍
@metaccount8950 Жыл бұрын
향후 유명인들의 Aime로 custom AI를 만들면 흥미롭겠네요
@이상우-d5r Жыл бұрын
멋진 아이디어 입니다. 수고하셨습니다.
@태준-f3n Жыл бұрын
AI 분신이라는 내용이 굉장히 흥미롭네요! 생각할 거리를 많이 주는 흥미로운 발표 감사합니다.
@Happytogether0805 Жыл бұрын
자아와 생명의 진정한 의미...!
@지샹 Жыл бұрын
본 프로젝트 결과물이 단순히 DB에 로데이터를 넣어두고 써칭하는 평범한 DB 활용 방식과 구별되는 가장 큰 차이점은 무엇인가요?
@jazzlee Жыл бұрын
채팅 인터페이스를 통해 실시간으로 custom gpt와 소통한다는 것이 차이점입니다