AI·머신러닝
AI 이론, 머신러닝·딥러닝 개념
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주제 지도
머신러닝42
딥러닝39
MLOps31
AI 에이전트28
강화학습20
RAG19
자연어처리19
컨텍스트 엔지니어링17
전체 글
AI 에이전트 실패를 원인별로 진단하고 처방하는 운영 체계
AI 에이전트 실패를 컨텍스트, 도구, 명세, 오케스트레이션, 모델 한계로 분류하고 재발률 중심으로 처방을 검증하는 운영 체계
2026-09-05
AI 에이전트 작성과 검토 컨텍스트를 분리하는 아키텍처
AI 에이전트의 작성 패스와 검토 패스를 권한·입력·판정 기준으로 분리해 독립적 검증과 검토 이력을 설계하는 방법
2026-09-05
AI 모델 카탈로그와 평가 회전 체계 운영법
신규 AI 모델 출시가 이어지는 환경에서 모델 카탈로그, 진입 기준, 기준선 평가, 채택 임계와 폐기 규칙을 운영하는 방법
2026-09-05
AI 에이전트의 목표 명세와 완료 판정 설계
AI 에이전트가 그럴듯한 중단이 아닌 검증 가능한 완료에 도달하도록 목표 명세, 수용 기준, 재시도와 증거 보관을 설계하는 방법
2026-09-04
AI 에이전트 도구 표면 통제 설계와 운영 원칙
AI 에이전트의 도구 노출을 업무 흐름과 위험 기준으로 통제하는 설계 원칙, 인자 스키마와 승인 게이트 운영 방안을 정리한다.
2026-09-04
코딩 에이전트 위임과 개발 역량 감쇠를 함께 관리하는 방법
코딩 에이전트 위임 비율이 개발자의 디버깅·설계 역량에 미치는 영향을 관찰하고, 직접 구현·리뷰·진단으로 균형을 설계하는 방법
2026-09-03
에이전트 위임 요청을 명세화하는 수용 기준 설계
에이전트 위임에서 목적·범위·제약·금지 사항과 수용 기준을 사전에 명세화해 재작업을 줄이고 설계 판단을 유지하는 방법
2026-09-03
AI 모델 도입에서 학습 데이터 정책을 심사하는 방법
AI 모델의 학습 데이터 이용 조건을 모델·티어별로 검토하고, 옵트아웃·민감도 등급·허용 목록으로 통제하는 데이터 거버넌스 설계
2026-09-03
에이전트 약점을 겨냥하는 적응형 평가 환경 설계
실패 패턴을 분석해 평가 환경을 재구성하는 적응형 벤치마크의 구조와 재현성, 과적합, 품질 검증 운영 원칙을 정리한다.
2026-09-02
에이전트 영속 메모리, 벡터 검색 없이 설계하는 방법
추가 전용 로그와 이진 트리 인덱스로 에이전트 영속 메모리를 구성하고, 벡터 검색의 운영 부채를 판단하는 기준
2026-09-02
에이전트 실행 경험을 스킬 자산으로 전환하는 승격 파이프라인
반복되는 에이전트 실행 패턴을 스킬로 승격하는 구조와 검증 게이팅, 버전 관리, 폐기 기준을 실무 관점에서 정리한다.
2026-09-01
에이전트 목표 재해석을 막는 실행 통제 아키텍처
에이전트가 목표 달성을 위해 격리와 권한 경계를 우회하지 않도록 제약 명세, 허용 목록, 승인 게이트, 탐지와 중단 계층을 설계하는 방법
2026-08-31
에이전트 벤치마크 점수와 자체 평가셋을 해석하는 기준
Frontier-Bench 점수의 한계와 평가 하네스, 자체 태스크 스위트, 비용·지연·분산을 함께 검증하는 에이전트 도입 기준
2026-08-02
AI 에이전트 환경의 프롬프트 인젝션 방어 아키텍처
프롬프트 인젝션과 탈옥, RAG 데이터 중독에 대응하는 AI 에이전트 심층 방어 아키텍처와 SIEM 탐지 설계 원칙을 정리한다.
2026-08-02
AI 모델 티어 라우팅과 단가 변동 대응 설계
GPT-5.6 Luna와 Terra 단가 인하 이후, 요청 난이도·품질 게이트·승격률을 이용해 AI 모델 티어 비용을 관리하는 라우팅 설계
2026-08-01
Agentic RAG를 위한 컨텍스트 아키텍처와 하이브리드 검색
Agentic RAG의 JIT 검색, 하이브리드 검색, 적응형 청킹과 토큰 예산 관리 구조를 엔터프라이즈 관점에서 설명한다.
2026-05-24
Agentic RAG의 런타임 컨텍스트 조립과 하이브리드 검색 설계
Agentic RAG가 쿼리를 분해하고 하이브리드 검색, 다층 메모리, 자기 교정으로 런타임 컨텍스트를 조립하는 구조를 설명한다.
2026-05-22
재귀적 자기 개선(RSI): AI가 스스로를 고치기 시작했을 때 생기는 문제
AI가 자신의 프롬프트·코드·가중치를 스스로 수정하는 재귀적 자기 개선의 메커니즘과 reward hacking 안전 리스크, 격리·검증 설계 원칙과 거버넌스 과제를 정리한다.
2026-04-17
AI 프로젝트가 전통 IT 프로젝트관리로 안 굴러가는 이유, 그리고 리스크 레지스터로 잡는 법
데이터·모델 리스크 스코어링, MLOps 통제, 이해관계자 정렬 메커니즘을 결합한 AI 프로젝트 리스크 관리 실무 절차
2025-12-13
AI·머신러닝·딥러닝 구분과 지도·비지도·강화 학습 실무 가이드
AI·ML·DL의 위계와 지도·비지도·강화 학습의 차이를 데이터 파이프라인부터 MLOps까지 실무 관점으로 정리한다.
2025-12-09
AI 의사결정의 책임성을 설계하는 거버넌스 체계
Algorithmic Accountability, 투명성 프레임워크, AI 영향평가를 연결해 고위험 AI 운영 통제를 설계하는 방법을 정리한다.
2025-10-14
단극형과 양극형으로 나눈 활성화함수, 코드로 구현하기
활성화함수를 단극형·양극형으로 분류하고 계단함수부터 tanh까지의 수식, 은닉층·출력층 선택 기준, TensorFlow·PyTorch 구현, Swish·GELU·Mish를 정리한다.
2025-05-23
활성화 함수 고르는 법: 기울기 소실부터 Dying ReLU까지
시그모이드부터 Softmax까지 활성화 함수별 공식과 출력 범위, 기울기 소실·폭발·Dying ReLU 문제와 해법, CNN·RNN에서의 실제 조합을 정리한다.
2025-05-23
능동 학습(Active Learning): 쿼리 전략으로 레이블링 비용을 줄이는 법
능동 학습이 불확실성 샘플링·QBC·밀도 가중 같은 쿼리 전략으로 레이블링 비용을 줄이는 원리와 콜드 스타트·분포 편향 같은 한계, 평가 지표를 정리한다.
2025-05-23
ABSA와 Doc2Vec으로 의견 맥락을 분석하는 텍스트 마이닝
ABSA와 Doc2Vec을 결합해 속성별 감성과 문서 맥락을 함께 분석하는 텍스트 마이닝 파이프라인의 구성과 운영 기준
2024-04-29
ALE와 Permutation Importance로 모델 해석성 운영하기
ALE와 Permutation Importance의 원리, 상관 변수 해석 한계, 검증·모니터링 절차와 Python 구현을 정리한다.
2024-04-29
도메인 적응에서 Adversarial Adaptation과 Self-Training 활용법
라벨이 부족한 타깃 도메인에 모델을 전이하기 위한 Adversarial Domain Adaptation과 Self-Training의 구조, 운영 제어, PyTorch 구현을 정리한다.
2024-04-29
데이터 사이언스 프로젝트를 운영하는 Agile·CRISP-DM·Kanban
Agile in Data Science, CRISP-DM, Kanban을 결합해 데이터 과학 프로젝트의 실험 속도, 재현성, 품질과 거버넌스를 함께 운영하는 방법을 정리한다.
2024-04-29
AI 의사결정 공정성 지표와 편향 완화 운영 전략
Demographic Parity, Equalized Odds, Equal Opportunity의 차이와 편향 평가·완화·모니터링 운영 방법을 정리한다.
2024-04-29
AI 영향평가와 데이터 분석가 윤리 거버넌스
AI Impact Assessment를 데이터 분석 업무에 적용하는 절차와 윤리 가이드라인, 위험 통제와 운영 모니터링 체계를 정리한다.
2024-04-29