진행한 연구 모델과 AI Agent 프로젝트에서 사용한 평가, rubric·LLM-as-a-Judge·retrieval·agent trace를 정리

압축된 추천 모델에 Lookup 재구성, Quantization, Compiler, FX Graph rewrite, Database, AMP를 적용하며 추론 효율을 비교한 기록

SVM, 결정 트리, 앙상블 기법(랜덤 포레스트, 부스팅), 차원 축소(PCA) 및 비지도 학습

선형 회귀, 경사 하강법, 규제 모델(Ridge, Lasso), 로지스틱 및 소프트맥스 회귀

머신러닝 훈련 데이터의 질, 샘플링 문제, 과대적합/과소적합, 모델 검증

gcube jupyter setting

Precision, Recall, NDCG, Hit Rate, MAE, RMSE, MAPE, Negative Sampling, Leave-One-Out

For Python Debug

LIWC, ABSA etc.

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