AI·머신러닝
AI 이론, 머신러닝·딥러닝 개념
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게임 영상으로 물리를 학습하는 월드 모델과 로봇 전이
게임플레이 영상과 행동 라벨로 환경 동역학을 예측하는 월드 모델의 구조, sim-to-real 전이, LLM·강화학습 역할을 정리한다.
2026-08-02
Wav2Vec2·화자 분리·음성 복제를 하나의 파이프라인으로 — 음성 처리 아키텍처
Wav2Vec2·Deep Speech 기반 ASR, 화자 분리(Diarization), Voice Cloning을 통합한 음성 처리 파이프라인과 실행 코드를 정리한다
2025-12-11
컴퓨터 비전 통합 파이프라인 — YOLO·Faster R-CNN 탐지, U-Net 분할, 3D Vision 융합
객체 탐지(YOLO, Faster R-CNN), 이미지 분할(U-Net), 3D Vision을 하나의 추론 파이프라인으로 묶는 설계 기준과 코드, KPI를 정리한다.
2025-12-11
교통 흐름 모델링과 자율주행 데이터 운영 설계
Traffic Flow Modeling과 Autonomous Driving Data를 통합해 교통 예측·제어·검증 파이프라인을 설계하는 데이터 거버넌스와 운영 원칙을 정리한다.
2025-10-14
트랜스퍼 러닝 실무 선택: 도메인 적응, 파인튜닝, 퓨샷 러닝
트랜스퍼 러닝에서 도메인 적응, 파인튜닝, 퓨샷 러닝을 선택하는 기준과 데이터·평가·운영 전략을 정리한다.
2025-10-14
Transformer·GAN·VAE·Diffusion 모델 선택과 운영 관점
ViT·Informer, GAN, VAE, Diffusion Models의 학습 방식과 품질·지연·안정성 트레이드오프, 비전·시계열 활용 기준을 정리한다.
2025-10-14
비지도 학습으로 데이터 구조를 찾는 군집화와 차원 축소
K-평균·DBSCAN 군집화, PCA·t-SNE 차원 축소, 오토인코더 표현 학습의 선택 기준과 운영 방법을 정리합니다.
2025-10-14
VAE와 그래프 표현 학습으로 설계하는 이상 탐지
VAE와 그래프 기반 이상 탐지의 모델링, 점수화, 임계값 보정, 드리프트 운영 방식을 정리합니다.
2025-10-14
전이학습부터 액티브학습까지: 데이터 제약을 넘는 고급 학습 패러다임
전이학습·메타학습·평생학습·액티브학습의 작동 원리와 대표 알고리즘, 패러다임을 조합해 쓰는 방식, 제조·금융·추천 분야의 기업 적용 사례를 정리한다.
2025-05-23
AI 트랜스포머가 기업 의사결정 참모진이 되는 방식
셀프 어텐션 기반 트랜스포머 아키텍처가 금융·제조·의료 기업의 의사결정 체계에 어떻게 통합되는지, 도입 전략과 거버넌스 이슈를 함께 정리한다.
2025-05-23
튜링 테스트: 기계가 생각하는지 묻는 오래된 질문
앨런 튜링이 1950년 제안한 모방 게임의 원리와 역사적 시도들, 중국어 방 비판과 대안 테스트, LLM 시대의 재평가 필요성을 정리한다.
2025-05-23
비지도 학습이 레이블 없는 데이터에서 구조를 찾는 법
레이블 없는 데이터에서 클러스터링·차원 축소·연관 규칙·이상치 탐지로 구조를 찾는 비지도 학습의 알고리즘과 실무 활용, 한계를 정리한다.
2025-05-23
벡터 유사도 측정법 비교: 코사인부터 레벤슈타인까지
코사인 유사도·유클리드 거리·자카드 유사도·피어슨 상관계수·레벤슈타인 거리를 수식과 예시로 비교하고, 데이터 특성별 선택 기준과 최신 동향을 정리한다.
2025-05-23
단어를 벡터로 바꾸는 법: BOW·TF-IDF부터 Word2Vec CBOW·Skip-gram까지
빈도 기반 BOW·TF-IDF와 추론 기반 Word2Vec(CBOW·Skip-gram)의 차이를 비교하고, 검색·감성분석·기계번역에서 임베딩이 어떻게 쓰이는지 정리한다.
2025-05-23
단어 임베딩 기법 지형도: GloVe·FastText부터 평가 방법론까지
GloVe·FastText·컨텍스트 기반 임베딩의 차이와 내재적·외재적 평가 방법론, 한계와 다국어·경량화 흐름까지 단어 임베딩 기법 전반의 지형을 정리한다.
2025-05-23
Word2Vec은 어떻게 단어를 예측으로 학습하는가: CBOW·Skip-gram과 네거티브 샘플링
Word2Vec의 CBOW·Skip-gram 학습 방식과 계층적 소프트맥스·네거티브 샘플링 최적화, 벡터 연산으로 드러나는 의미 관계와 한계·응용을 정리한다.
2025-05-23
전이학습 전략 선택: 파인튜닝·도메인 적응·퓨샷 러닝
전이학습에서 Fine-Tuning, Domain Adaptation, Few-Shot Learning을 선택하는 기준과 데이터 시프트·비용·운영 관점의 적용 전략을 정리한다.
2024-04-29
전이학습과 소수샷 비전 학습의 선택과 운영
전이학습과 소수샷 비전 학습을 비교하고, 사전학습 백본·프로토타입·PEFT를 활용한 적응 전략과 운영 검증 방법을 정리한다.
2024-04-29
Transformer의 Attention 구조와 BERT·GPT 아키텍처
Self-Attention과 Multi-Head Attention의 처리 방식, BERT·GPT·Encoder-Decoder 구조 차이와 Transformer 운영 관점을 정리합니다.
2024-04-29
ViT와 시계열 Transformer 모델링 설계 전략
Vision Transformer와 Time Series Transformer의 토큰화, 어텐션 설계, 학습·배포 운영 전략을 정리한다.
2024-04-29
Wav2Vec2 ASR과 화자 분할 파이프라인 설계
Wav2Vec2 기반 음성 인식과 Speaker Diarization을 결합해 화자 태깅 전사, 품질 지표, 운영 구조를 설계하는 방법
2024-04-29
SHAP·LIME·Counterfactual로 설계하는 설명 가능 AI 운영
SHAP, LIME, Counterfactual Explanations의 해석 방식과 운영 파이프라인, 신뢰도 검증 및 거버넌스 고려사항
2024-04-29
xG 모델과 선수 트래킹 데이터로 경기력 맥락 평가하기
Expected Goals(xG) 모델에 선수 트래킹 데이터를 결합해 슈팅 맥락을 평가하는 데이터 파이프라인, 모델링, 보정과 운영 기준을 정리한다.
2024-04-29