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마키나락스의 기술과 사람에 대한 이야기를 전합니다​

“마키나락스 상장보다 ‘현장’에 안착 가능한 기술 시너지가 우선이었죠” | 제로원벤처스 투자 노트

제로원벤처스가 마키나락스에 투자한 이유는 무엇일까요? 현장에서 검증된 AI 기술력, 그리고 실행력까지. 마키나락스가 ‘변화의 파트너’로 평가받는 이유를 만나보세요.
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AI 에이전트는 아는데, 에이전틱 AI는 또 뭔가요?

생성형 AI, AI 에이전트, 에이전틱 AI를 찬찬히 살펴봤습니다. 하루가 멀다 하고 바뀌는 AI 기술 트렌드 속에서 놓치고 있는 부분은 없을까 해서요. 이를 바탕으로 기업 환경에서 적합한 에이전틱 AI 전략도 제안합니다.
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왜 국방 AI에 집중하냐고 물으신다면

대답해 드리는 게 인지상정. 우리가 다뤄 온 문제들과 국방 AI의 환경은 많이 닮아 있습니다.
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2021-12-03

주문형 반도체 Floorplan 자동화 (2)

본 포스팅은 COP팀이 약 5개월간 경험한 Floorplan 문제의 이해부터 솔루션 구현까지의 과정을 소개합니다.
2025-02-23
2021-12-02

주문형 반도체 Floorplan 자동화 (1)

본 포스팅에서는 ASIC 설계 프로젝트 중 복잡한 플로어플랜 배치의 중요성과 이를 해결하기 위한 접근 방식을 소개합니다.
2025-02-23
2021-08-31

Kubeflow/Katib의 안전한 사용과 커뮤니티 기여

본 포스팅에서는 Kubeflow의 구성요소 중 Katib를 사용하며 겪었던 불편 사항과 해당 기능을 구현하여 오픈소스 프로젝트에 기여한 경험을 공유합니다.
2025-02-23
2021-08-20

오픈소스(RLlib) 문제 발견부터 컨트리뷰션까지

본 포스팅에서는 오픈소스(RLlib)를 사용하며 발견한 문제의 원인 분석부터 컨트리뷰션을 통한 문제해결까지의 과정을 공유힙니다.
2025-02-23
2021-06-24

Data 시대에 MLOps가 필요한 이유

머신러닝(Machine Learning) 개발은 이제 MLOps를 빼고 이야기 할 수 없습니다. 이 포스팅에서는 Data 시대에 필수적인 MLOps의 개념과 구성요소를 소개합니다.
2025-02-23
2021-05-21

실시간 데이터 검증하기

이번 포스트에서는 실시간으로 입력돼 학습과 추론에 사용되는 데이터의 유효성을 확인할 수 있는 방법에 대해 소개합니다.
2025-02-23
2021-02-15

Chip Placement on FPGA 프로젝트 소개

마키나락스 COP팀이 진행한 반도체 설계 공정 중 Placement & Routing에 강화학습을 적용한 프로젝트를 소개합니다.
2025-02-23
2021-02-15

Chip Placement 문제와 강화학습의 적용

이번 포스팅에서는 Chip Placement 문제에 강화학습을 적용한 Google의 논문을 소개합니다.
2025-02-23
2021-02-11

Neural Combinatorial Optimization with RL

이번 포스팅에서는 조합 최적화 문제의 풀이에 강화학습의 사용을 제안한 대표적인 연구를 소개합니다.
2025-02-23
2021-02-10

Kubernetes기반 Regression Test Pipeline 구축

이번 포스트에서는 Machine Learning Software에 대한 성능검증을 어떤 방식으로 진행하고 있는지를 공유합니다.
2025-02-23
2020-12-29

Noisy Gradient 다루기

본 포스트에서는 Noisy Gradient에 대해서 살펴보고, 해결할 수 있는 방법에 대해서 다룹니다.
2025-02-23
2020-12-01

강화학습(Reinforcement Learning) 환경 만들기

From AlphaGo to Atari, Reinforcement Learning (RL) has shown exceptional progress in the gaming arena.
2025-02-23
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