왓챠가 사용자의 취향에 다가가는 방법 (feat. CIKM)
왓챠가 추천 모델의 인기 편향을 gradient 수준에서 해결한 GD-SSM 연구를 공개했습니다.
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왓챠에서 발행한 기술 블로그 글 11편의 한 줄 요약 모음입니다. 블로그: https://medium.com/watcha
왓챠가 추천 모델의 인기 편향을 gradient 수준에서 해결한 GD-SSM 연구를 공개했습니다.
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왓챠가 쿠버네티스 인코딩 환경에서 수식 모델을 세워 비용과 시간을 최적화했습니다.
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왓챠가 사내 직원 누구나 AI 앱을 만들고 배포할 수 있는 플랫폼 ADP를 구축했습니다.
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왓챠와 왓챠피디아는 앱 스토어 스크린샷 설계에서 시각적 요소보다 서비스 본질의 맥락을 우선했습니다.
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왓챠가 웹 표준 Document PiP API를 도입하면서 겪은 기술적 난제와 해결 과정을 공유합니다.
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왓챠가 웹 브라우저 환경에서 영상 재생을 위한 PiP 기능을 정식 도입했습니다.
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왓챠가 서울영화센터에서 오프라인 프로젝트 왓챠 영화 주간을 개최했습니다.
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왓챠피디아는 기록을 통해 개인의 취향을 발견하고 축적하는 아카이브 서비스입니다.
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왓챠가 클라우드 비용 최적화를 위해 자동 리소스 라벨링 시스템을 구축했습니다.
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왓챠가 무비랜드와 함께 1년간 진행한 오프라인 왓챠파티 프로젝트를 마무리했습니다.
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왓챠가 무비랜드와 함께 진행한 오프라인 파티 기획 과정을 회고합니다.
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