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머신러닝 기반의 배송 지역 분류 자동화: K-Means로 클러스터링 최적화하기
머신러닝 기반의 배송 지역 분류 자동화: K-Means로 클러스터링 최적화하기
딜리버스가 배송 물품 분류 시간을 줄이기 위해 모델 추론의 결과물인 벡터 데이터와 K-means를 활용해서 자동으로 배송 지역을 분류해주는 기능에 대한 내용입니다.
Dongkyu Ko
Sep 1
서버리스의 마법: FastAPI와 AWS Lambda로 Django 애플리케이션에 날개 달기
서버리스의 마법: FastAPI와 AWS Lambda로 Django 애플리케이션에 날개 달기
안녕하세요, 딜리버스 제품팀의 백엔드 개발자 김현일입니다. 오늘은 우리 팀이 약 9개월간 진행한 흥미진진한 프로젝트에 대해 이야기하고자 합니다. 바로 AWS Lambda와 FastAPI를 활용하여 기존 Django 애플리케이션의 성능과 안정성을 대폭…
Hyunil Kim
Aug 29
딜리버스의 MLOps 도입기 — 2장 CI/CD, Workflow, 배포
딜리버스의 MLOps 도입기 — 2장 CI/CD, Workflow, 배포
Automated Machine Learning on AWS 책 내용을 기반으로 만들었습니다.
Dongkyu Ko
Aug 21, 2023
딜리버스의 MLOps 도입기 — 1장 배경과 목표
딜리버스의 MLOps 도입기 — 1장 배경과 목표
해당 글에서는 딜리버스의 MLOps 도입기에 대한 설명입니다. 1장 배경에서는 도입을 하게된 배경과 목표에 대해 설명합니다. 용어 설명은 참조 링크로 대체합니다.
Dongkyu Ko
Jul 25, 2023
딜리버스의 AWS 기반 재해 복구(DR)
딜리버스의 AWS 기반 재해 복구(DR)
딜러버스의 AWS 기반 DR(Disaster Recovery) 전략과 아키텍처, 프로세스에 대한 글입니다. DR 자체에 대한 세부 내용은 글의 참조 자료로 대체합니다.
Dongkyu Ko
Apr 9, 2023
AWS 기반의 데이터 PII 처리
AWS 기반의 데이터 PII 처리
AWS 기반으로 PII(개인 식별 정보, Personal Identifiable Information) 처리된 데이터를 생성하고 각 계정에 공유하는 방법에 대해 설명한 글입니다. PII 처리 구조를 보여주고 각 구조에 대해 설명하는게 주된…
Dongkyu Ko
Mar 16, 2023
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