AI·머신러닝
AI 이론, 머신러닝·딥러닝 개념
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AI 능력 위험 등급을 릴리스 게이트로 운영하는 아키텍처
AI 모델의 위험 능력을 도메인별로 평가하고, 등급별 통제·승인·재평가를 릴리스 절차에 연결하는 운영 아키텍처
2026-09-04
아레나 점수와 블라인드 평가를 함께 쓰는 생성 모델 선정
생성 모델 선정에서 아레나 점수를 후보 압축에 활용하고, 제작 요건 기반 블라인드 평가로 최종 결정을 내리는 방법
2026-09-03
자율 연구 에이전트의 방법 변경 권한을 설계하는 법
자율 연구 에이전트가 방법을 바꾸는 환경에서 목표 고정, 탐색 예산, 변경 근거 기록, 재현성 검증을 설계하는 기준
2026-09-02
AI 영상 클립 결합에서 일관성을 지키는 경계 제어 설계
AI 영상 클립 결합 시 인물·조명·카메라 연속성을 유지하기 위한 참조 고정, 프레임 인계, 검수 체계를 다룬다.
2026-09-01
자율 연구 에이전트의 증거 사슬과 절차 통제 설계
자율 연구 에이전트의 문헌 조사·실험·서술 과정을 증거 사슬, 승인 게이트, 실행 격리와 재현성 관점에서 설계하는 방법
2026-08-04
모델 내장 멀티에이전트 오케스트레이션의 통제점 설계
모델 내장 멀티에이전트 오케스트레이션에서 위임 범위, 실행 트레이스, 비용 귀속, 승인 지점을 설계하는 방법
2026-08-02
Anthropic J-Lens로 읽는 언어 모델 내부 개념 표현
Anthropic J-Lens의 평균 야코비안 투사 방식과 J-Space 개념을 중심으로 모델 해석성, 안전성 점검, 감사 거버넌스 적용 방안을 정리한다.
2026-07-26
AI 사회 시뮬레이션으로 본 모델 정렬과 에이전트 안전성
Emergence World의 멀티에이전트 사회 실험을 바탕으로 Constitutional AI와 모델별 정렬 방식이 장기 행동 및 사회 안전성에 미친 차이를 분석한다.
2026-06-10
AutoML 실무 체계 — Featuretools 특성공학부터 H2O·NAS·하이퍼파라미터 최적화까지
Featuretools 자동 특성공학, H2O AutoML 모델 탐색, NAS 아키텍처 탐색, 베이지안·밴딧 기반 HPO를 결합한 AutoML 파이프라인 구성을 정리한다.
2025-12-11
AWS SageMaker vs Google Vertex AI vs Azure ML — 엔드투엔드 MLOps 플랫폼 선택 가이드
IaaS/PaaS/SaaS 추상화 프레임 위에서 AWS SageMaker·Google Vertex AI·Azure ML의 MLOps 구성, 보안·거버넌스, 비용 최적화를 비교하고 실무 아키텍처를 정리한다
2025-12-11
특이점·엑소브레인·딥뷰: AI라는 이름 아래 놓인 실무 프레임
인공지능이라는 단어 아래 섞여 있는 특이점 시나리오, 지식 증강 시스템 엑소브레인, 시각 인지 기술 딥뷰를 하나의 아키텍처로 비교하고 적용 지점을 정리한다.
2025-11-26
인공지능 시스템의 Smart Data·Context·Actuator 설계
Smart Data, Context, Actuator를 중심으로 인공지능 시스템의 처리 구조와 운영 통제 방식을 정리한다.
2025-10-14
AutoML 도구를 조합해 모델 개발 파이프라인 자동화하기
Featuretools, TPOT, H2O AutoML, NAS를 조합해 특징 생성부터 모델 탐색, 배포와 모니터링까지 자동화하는 운영 방법을 정리합니다.
2025-10-14
AI 시스템을 떠받치는 기술 스택, 계층으로 읽기
하드웨어 인프라부터 운영·관리까지 AI 기술스택을 여섯 계층으로 나눠 각 계층의 대표 도구와 넷플릭스·우버의 실제 구성 사례를 정리한다.
2025-05-23
AI 학습용 데이터의 특성 — 목적성부터 품질까지
AI 모델 성능을 좌우하는 학습 데이터의 핵심 특성을 목적성·대용량·다양성·단계별 정제·품질이라는 축으로 정리하고 실제 적용 사례로 살펴본다.
2025-05-23
인공지능이란 무엇인가: 정의와 역사, 그리고 지능의 구분
인공지능의 정의와 다트머스 회의부터 이어진 발전 과정, 약인공지능·강인공지능·초인공지능의 구분 기준, 현재 AI 기술이 서 있는 위치를 정리한다.
2025-05-23
AUC, 임계값 없이 분류 모델 성능을 요약하는 지표
AUC가 ROC 곡선 아래 면적으로 분류 모델의 판별력을 어떻게 요약하는지, 값의 해석 기준과 계산 방법, 다중 클래스 확장과 실무에서 놓치기 쉬운 한계까지 정리한다.
2025-05-23
AutoML은 무엇을 자동화하고, 사람은 어디에 남는가
AutoML이 자동화하는 머신러닝 파이프라인 단계와 주요 플랫폼, 금융·제조·헬스케어 도입 사례, 한계와 발전 방향을 정리한다.
2025-05-23
역전파 알고리즘: 연쇄법칙으로 층마다 오차를 되짚는 법
역전파의 순전파·역전파 계산 과정을 연쇄법칙 수식으로 따라가고, XOR 예제와 컴퓨터 비전·NLP·강화학습 응용까지 정리한다.
2025-05-23
Bag of Words: 단어 순서를 버리고 빈도만 세는 이유
BoW가 문서를 벡터로 바꾸는 절차와 장단점, TF-IDF·N-gram·Word Embeddings로 이어지는 확장, 금융·고객서비스 적용 코드를 정리한다.
2025-05-23
배치 정규화: 미니배치 통계로 내부 공변량 변화를 잡는 법
미니배치 평균·분산으로 층 입력을 정규화하는 배치 정규화의 수학적 원리와 장점, 레이어·인스턴스·그룹 정규화 비교, 산업 적용 사례를 정리한다.
2025-05-23
BERT는 왜 양방향인가: 마스크 언어모델과 다음 문장 예측으로 배우는 문맥
BERT의 양방향 트랜스포머 인코더 구조와 MLM·NSP 사전학습, 파인튜닝 응용과 RoBERTa·DistilBERT 등 후속 모델까지 정리한다.
2025-05-23
알고리즘 책임성과 AI 투명성으로 만드는 신뢰 가능한 거버넌스
알고리즘 책임성과 AI 투명성의 역할 체계, 추적성, 설명가능성, 위험 평가, 운영 통제를 실무 관점에서 정리한다.
2024-04-29
알고리즘 편향 감사와 책임 있는 AI 거버넌스
알고리즘 편향 감사, 윤리적 AI 프레임워크, 책임 있는 AI를 조직 정책과 모델 운영 체계로 연결하는 방법을 정리한다.
2024-04-29
FFT와 MFCC로 설계하는 오디오 특징 추출 파이프라인
FFT, STFT, Mel 필터뱅크, MFCC의 처리 흐름과 파라미터 선택, 실시간 오디오 AI 운영 시 점검할 요소를 정리한다.
2024-04-29
AutoML에서 특징 공학과 앙상블을 자동화하는 운영 설계
특징 공학 자동화와 자동 앙상블 구축의 구조, 누수 방지 검증, 리소스 제어, 운영 제약 대응 방식을 정리한다.
2024-04-29
AutoML에서 HPO와 NAS로 모델 탐색 자동화하기
AutoML의 HPO와 NAS를 중심으로 검색 공간, 평가 전략, 분산 실행, 모델 레지스트리 연계까지 모델 개발 자동화 체계를 정리한다.
2024-04-29
베이지안 최적화에서 TPE와 SMBO로 하이퍼파라미터 탐색하기
베이지안 최적화의 대리모형과 취득함수, TPE·GP·RF 기반 SMBO의 선택 기준과 하이퍼파라미터 탐색 운영 방법을 정리한다.
2024-04-29
β-VAE와 계층형 VAE로 분리 표현 학습 설계하기
β-VAE, Total Correlation, 계층형 잠재공간을 활용해 분리 표현과 생성 품질의 균형을 설계하는 방법을 정리한다.
2024-04-29
CART 회귀 트리 가지치기로 일반화 성능과 해석력 확보하기
CART 회귀 트리의 이진 분할과 비용-복잡도 가지치기 원리를 정리하고, 교차검증 기반 α 선택으로 과적합을 제어하는 방법을 다룬다.
2024-04-29