AI·머신러닝
AI 이론, 머신러닝·딥러닝 개념
293 POSTS · 7 / 10
멀티에이전트 협업을 지탱하는 메시지 규약과 권한 경계
멀티에이전트 환경에서 조율 비용과 프롬프트 인젝션 위험을 관리하기 위한 메시지 규약, 권한 경계, 교착 탐지 설계를 다룬다.
2026-08-06
멀티에이전트 아키텍처와 MCP 표준화 전략
오케스트레이터·전문 에이전트·비평가 구조와 MCP 표준화, 컨텍스트 격리 및 기업 도입 로드맵을 다룬다.
2026-08-02
멀티프로바이더 AI 전략으로 모델 공급사 의존성 줄이기
프런티어 모델 차단과 잦은 갱신에 대비하는 멀티프로바이더 AI 아키텍처, 라우팅·폴백·거버넌스 설계 원칙을 정리한다.
2026-08-02
멀티에이전트 설계 패턴과 A2A·ADK 아키텍처 선택 가이드
Google 멀티에이전트 설계 패턴을 라우터·오케스트레이터·A2A·ADK 중심으로 비교하고 아키텍처 선택 기준을 정리한다.
2026-06-10
MIT TLT로 살펴보는 유휴 GPU 활용과 LLM 강화학습 훈련
MIT의 TLT 연구를 바탕으로 LLM 강화학습 롤아웃 병목, 유휴 GPU 재활용, 3D 병렬화와 학습 비용 최적화 방법을 정리한다.
2026-05-04
MDP를 그래프로 그리면 강화학습의 의사결정 구조가 보인다
MDP를 방향성 그래프로 표현해 상태·행동·전이확률·보상의 관계를 시각화하고, 가치 반복법과 정책 반복법으로 최적 정책을 구하는 과정을 정리한다.
2026-04-09
MDP 전이확률: 상태가 어떻게 변하는지 확률로 모델링하기
MDP의 전이확률 P(s'|s,a)의 정의와 행렬 표현, 가치·정책 계산에서의 역할, 추정 방법, 자율주행·재고관리·의료 응용을 정리한다.
2026-04-09
MIT의 LLM 훈련 효율 2배 향상 방법론: 토큰 가중치부터 중복 연산 제거까지
MIT CSAIL의 동적 토큰 가중치 조정·계층별 적응형 학습률·중복 연산 제거 세 기법이 어떻게 LLM 훈련 연산을 절반으로 줄이는지, 실험 결과와 한계, 산업계 영향을 정리한다.
2026-03-24
MIT의 개념 기반 반사실적 설명(C-CE): LIME·SHAP 다음의 XAI
LIME의 불안정성과 SHAP의 계산 비용 문제를 개념 병목 모델과 반사실적 설명 결합으로 푸는 MIT의 C-CE 방법론을 정량 비교와 의료·금융 응용 사례로 정리한다.
2026-03-17
멀티모달 인터페이스 설계: 음성·영상·제스처를 하나의 문맥으로 묶는 융합 아키텍처
음성·영상·제스처 등 이질적 모달리티를 결합하는 멀티모달 인터페이스의 융합 전략과 정렬·폴백 설계를 실무 관점으로 정리한다.
2025-12-05
모델링만 잘하면 끝이라는 착각이 만드는 ML 기술부채
모델 수정 불가능성, 학습-생산 데이터 불일치, 블랙박스화, 추상화 경계 소실이 만드는 ML 기술부채의 원인과 MLOps 기반 예방·상환 체계
2025-12-03
기억기반추론 MBR: 유사 사례를 검색해 의사결정에 재사용하는 방법
기억기반추론(MBR)의 검색·재사용·수정·비교·유지 흐름과 거리·결합 함수, 인덱싱 및 운영 설계 기준을 정리한다.
2025-10-14
메타러닝에서 MAML·Prototypical Networks·Reptile 선택하기
MAML, Prototypical Networks, Reptile의 학습 방식과 자원·서빙 트레이드오프를 비교해 Few-shot 메타러닝 적용 기준을 정리한다.
2025-10-14
분류 모델 성능을 평가하는 정밀도·재현율·ROC와 PR-AUC
혼동행렬을 바탕으로 정밀도, 재현율, 정확도, FPR, ROC·PR 곡선과 AUC를 해석하고 운영 임계값을 설정하는 방법
2025-10-14
멀티모달 학습의 표현 정렬과 융합 모델 설계
CLIP, Cross-Modal Attention, Tensor Fusion을 중심으로 멀티모달 표현 학습의 구조, 서빙 경로, 운영 트레이드오프를 정리한다.
2025-10-14
신경망의 학습 구조와 분류·예측 운영 방법
신경망의 입력·은닉·출력 계층, 활성화 함수와 역전파 학습 원리를 정리하고 분류·예측·이상 탐지 운영 시 고려할 요소를 다룬다.
2025-10-14
머신러닝 평가지표 — 회귀와 분류, 무엇으로 성능을 잴 것인가
MAE·MSE·RMSE·R²부터 정확도·정밀도·재현율·F1·ROC-AUC까지 회귀·분류 모델의 평가지표를 정리하고 비즈니스 목표에 맞는 선택 기준을 살펴본다.
2025-05-23
기계학습 레이블링 전략 — 액티브 러닝부터 준지도학습까지 방법론 선택법
기계학습에서 레이블링 비용과 데이터 가용성에 따라 액티브 러닝·자기지도학습·약지도학습·준지도학습 중 무엇을 선택할지 실무 기준과 의사결정 프레임워크로 정리한다.
2025-05-23
머신러닝 파이프라인: 단계별 구성과 오케스트레이션 도구, 설계 원칙
데이터 수집부터 모니터링까지 이어지는 머신러닝 파이프라인의 단계와 오케스트레이션 도구, 모듈성·재현성 같은 설계 원칙, 산업별 구현 사례를 정리한다.
2025-05-23
개체명 인식(NER): 텍스트에서 의미 있는 개체를 골라내는 법
규칙 기반부터 BERT까지 개체명 인식(NER)의 접근법과 시퀀스 레이블링 구현, 평가 지표, 도전 과제와 검색·의료·금융 현장 적용 사례를 정리한다.
2025-05-23
자연어 처리는 어떻게 작동하는가: 전처리부터 대규모 언어모델까지
자연어 처리의 역사적 전환과 텍스트 전처리·언어 모델링 기술 요소, NLU·NLG 응용 분야부터 대규모 언어모델과 남은 과제까지 전체 지형을 정리한다.
2025-05-23
신경망의 구조와 학습: 계층, 가중치, 활성화 함수
입력층부터 출력층까지 신경망의 구조와 가중치·활성화 함수, 역전파 학습 메커니즘, 일반화와 결함 허용성까지 실무 관점에서 정리한다.
2025-05-23
RNN에서 BERT까지, 자연어처리 모델은 서로의 한계를 어떻게 물려받았나
RNN의 기울기 소실 문제부터 LSTM, Seq2Seq, Attention, Transformer, BERT까지 자연어처리 딥러닝 모델이 이전 모델의 한계를 해결하며 이어진 계보를 정리한다.
2025-05-23
대규모 멀티에이전트 학습을 위한 Mean-Field Games와 게임이론적 강화학습
Mean-Field Games와 게임이론적 강화학습의 평형 계산, 수렴 관리, 분산 운영 방식과 적용 판단 기준을 정리한다.
2024-04-29
MFCC·HMM·엔드투엔드 음성 인식 파이프라인 운영
MFCC 특징 추출부터 HMM 하이브리드와 엔드투엔드 ASR까지, 음성 인식 모델 선택·디코딩·배포·운영 기준을 정리한다.
2024-04-29
머신러닝 편향 감지와 XAI 운영 설계
Fairlearn으로 편향을 진단·완화하고 SHAP와 LIME으로 예측 근거를 설명하는 머신러닝 거버넌스 운영 방법
2024-04-29
멀티에이전트 학습에서 협력·경쟁 전략과 균형 계산
협력 MARL, 비협력 게임 학습, Nash·Correlated 균형 계산을 CTDE·가치 분해·상대 모델링 관점에서 비교하고 배포 전 검증과 운영 제어 방법을 정리한다.
2024-04-29
멀티모달 학습에서 Fusion과 CLIP을 설계하는 방법
멀티모달 학습의 Early·Late Fusion, Cross-Modal Attention, CLIP dual-encoder 구조와 데이터 정렬·서빙 운영 기준을 정리한다.
2024-04-29
나이브 베이즈로 텍스트 분류 모델 선택하기
나이브 베이즈의 가우시안·다항·베르누이 변형을 비교하고, 텍스트 분류 파이프라인의 전처리·튜닝·운영 방법을 정리한다.
2024-04-29
신경 협업 필터링과 딥러닝 추천 시스템의 콜드 스타트 대응
Neural Collaborative Filtering과 Two-Tower 기반 추천 시스템의 후보생성·랭킹 구조, 콜드 스타트 대응과 운영 설계를 정리한다.
2024-04-29