AI·머신러닝
AI 이론, 머신러닝·딥러닝 개념
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Code as Agent Harness로 설계하는 실행·검증·상태 보존 에이전트
코드를 에이전트의 실행 기반으로 삼는 Code as Agent Harness의 구조와 상태 관리, 검증 게이트, 도구 통합 및 적용 기준을 다룬다.
2026-08-02
에이전트 시대의 컨텍스트 엔지니어링 아키텍처
프롬프트 최적화를 넘어 도구·메모리·RAG·대화 이력을 조달하고 조합하는 컨텍스트 엔지니어링 아키텍처와 운영 전략을 다룬다.
2026-08-02
AI 에이전트 성능을 좌우하는 컨텍스트 엔지니어링 설계
컨텍스트 로트와 토큰 낭비를 줄이기 위해 검색, 메모리, 툴, 인스트럭션을 설계하는 AI 에이전트 컨텍스트 엔지니어링 가이드
2026-08-02
AI 에이전트 설계의 중심, 컨텍스트 엔지니어링
컨텍스트 엔지니어링의 JIT 조합, RAG-MCP 파이프라인, 멀티에이전트 격리와 품질 관리 체계를 정리한다.
2026-08-02
컨텍스트 엔지니어링으로 설계하는 엔터프라이즈 AI 정보 흐름
컨텍스트 엔지니어링의 JIT 조합, RAG-MCP 파이프라인, 예산 관리와 품질 평가 구조를 정리한다.
2026-08-02
Claude Science와 생명과학 연구 자동화의 하니스 전략
Claude Science의 연구 하니스 구조와 생명과학 R&D 자동화, 검증·재현성·거버넌스 설계 쟁점을 정리한다.
2026-07-24
Claude의 모델·언어별 가치 표출 차이와 다국어 정렬 거버넌스
Claude의 모델과 언어에 따른 가치 표출 편차를 분석하고, 다국어 LLM 정렬·프라이버시 보존 로그 분석·회귀 테스트의 거버넌스 기준을 정리한다.
2026-07-20
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
CLIP부터 VLM까지 — 멀티모달 AI 결합 전략과 실무 선택 기준
CLIP 대조학습, Tensor Fusion, Cross-Modal Attention, Vision-Language Model의 구조·학습·서빙 방식을 비교하고 실무 적용 코드를 정리한다
2025-12-11
CNN·RNN/LSTM·Transformer: 딥러닝 아키텍처 선택 기준
CNN(ResNet, EfficientNet)·RNN/LSTM·Transformer(BERT, GPT)의 구조 차이와 데이터·비용 기준 선택 전략을 정리한다.
2025-12-09
분류 모델: 레이블 예측부터 운영 거버넌스까지
분류 모델의 레이블 예측, 데이터 전처리, 모델 선택, 임계값 설정과 MLOps 운영 원칙을 정리한다.
2025-10-14
분류 모델 평가에서 교차검증과 ROC/AUC를 함께 쓰는 법
교차검증, ROC/AUC, 혼동행렬, F1 Score를 활용해 분류 모델의 일반화 성능과 운영 임계값을 검증하는 방법
2025-10-14
클러스터탐지로 데이터 군집 구조 해석하기
클러스터탐지의 전처리, 거리 설계, 알고리즘 선택, 군집 평가와 대표값 기반 프로파일링 방법을 정리한다.
2025-10-14
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
분류 결정 임계값을 어디에 둘 것인가 — 비용과 불균형의 의사결정
분류 모델의 기본 임계값 0.5가 왜 항상 최적이 아닌지, 임계값 조정이 정밀도·재현율에 미치는 영향과 산업별 결정 기준을 정리한다.
2025-05-23
군집분석, 레이블 없이 데이터의 구조를 찾는 법
군집분석이 유사성과 거리를 기준으로 데이터를 그룹화하는 원리, 계층적·K-평균·DBSCAN·GMM의 차이, 타당성 평가 지표와 실제 응용 사례를 정리한다.
2025-05-23
CNN의 합성곱·풀링 구조와 아키텍처 계보
컨벌루션 신경망의 합성곱·풀링·완전연결 레이어 구조와 LeNet부터 ResNet까지 아키텍처 발전, 실제 응용과 한계를 정리한다.
2025-05-23
코워드 분석: 단어의 동시 출현으로 텍스트 뭉치 속 지식구조 읽어내기
코워드 분석의 동시출현행렬·근접성 지수 계산 원리, 학술·특허·소셜미디어 분야 응용 사례와 도구, 방법론적 한계를 정리한다.
2025-05-23
협업 필터링, 비슷한 취향의 사용자로 추천을 만드는 법
협업 필터링이 사용자·아이템 유사도로 추천을 만드는 원리와 구현 절차, 냉시동·희소성 문제 해결법, 아마존·넷플릭스·스포티파이의 실제 구현 사례를 정리한다.
2025-05-23
컴퓨터 비전과 머신 비전: 기계에 시각을 부여하는 기술의 원리와 적용
컴퓨터 비전의 이미지 처리·딥러닝 기반 기술 원리와 제조·의료·자율주행·보안 적용 사례, 최신 기술 동향과 남은 과제를 정리한다
2025-05-23
혼동행렬로 분류 모델이 어디서 틀리는지 뜯어보기
TP·FP·FN·TN 네 칸으로 분류 모델의 예측 결과를 나누고, 여기서 파생되는 정확도·정밀도·재현율·F1·특이도 지표와 불균형 데이터에서의 함정을 정리한다.
2025-05-23
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
CNN 이미지 분석: ResNet·VGG와 YOLO·Faster R-CNN 선택
CNN 이미지 분석에서 VGG·ResNet 분류 모델과 YOLO·Faster R-CNN 객체 탐지 모델의 구조, 성능, 배포 운영 기준을 정리한다.
2024-04-29
조건부 생성부터 스타일 제어까지, GAN 변형 모델의 선택 기준
Conditional GAN, CycleGAN, StyleGAN의 구조와 손실 함수, 훈련 안정화 기법, 활용 영역을 실무 관점에서 비교한다.
2024-04-29