AI·머신러닝
AI 이론, 머신러닝·딥러닝 개념
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오픈웨이트 MoE 모델이 바꾸는 프런티어 AI 조달 전략
Kimi K3와 DeepSeek V4를 중심으로 오픈웨이트 MoE의 성능, 비용, 자체 호스팅과 기술 주권 관점의 모델 조달 기준을 정리한다.
2026-07-23
PIKE-RAG: 지식 원자화와 추론 경로를 결합한 산업용 RAG
Microsoft PIKE-RAG의 지식 원자화, 다층 이질 그래프, 추론 경로 설계와 산업 도메인 RAG 거버넌스 적용 관점을 정리한다.
2026-07-21
프롬프트에서 컨텍스트와 하네스로 이동한 AI 개발
프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트·하네스 엔지니어링으로 이동한 AI 개발 패러다임과 JIT 컨텍스트, 검증 체계를 다룬다.
2026-06-10
OpenAI의 가중치 희소 트랜스포머: LLM 블랙박스를 여는 실험적 접근
OpenAI가 제안한 가중치 희소 트랜스포머의 회로 분석 메커니즘과 Sparse Autoencoder, Activation Bridge, 메커니즘적 해석 가능성의 현재 성과와 남은 과제를 정리한다.
2026-04-17
강화학습의 핵심 요소: 정책, 가치 함수, 모델(PVM)
강화학습을 구성하는 정책(Policy)·가치 함수(Value Function)·모델(Model)의 정의와 상호작용, AlphaGo·Dreamer·MuZero의 통합 방식, 설계 시 고려사항을 정리한다.
2026-04-08
양자 머신러닝으로 뭘 할 수 있나 — 실무 가이드
NISQ 시대 제약 안에서 양자 머신러닝·양자 최적화·하이브리드 양자-고전 접근을 실무 관점에서 정리하고 파일럿 설계 절차를 제시한다.
2025-12-13
자연어 처리 핵심 아키텍처 — Word2Vec부터 BERT, Transformer-XL, Seq2Seq 번역까지
Word2Vec 정적 임베딩, BERT 문맥 임베딩, Transformer-XL 장문 처리, Seq2Seq 기계번역의 구조 차이와 운영 시 체크포인트를 정리한다.
2025-12-11
강화학습 아키텍처 실무 가이드 — DQN·PPO·Actor-Critic·MARL·AlphaGo
DQN, PPO, Actor-Critic, Multi-Agent RL, AlphaGo 아키텍처의 메커니즘 차이와 실무 적용 절차, 안정화 기법을 정리한다.
2025-12-11
오피니언 마이닝 리뷰 한 줄의 감정을 기계가 대신 읽을 때 잃는 것과 얻는 것
오피니언 마이닝의 감성 분석·어스펙트 기반 추출 방법론, 사전 기반부터 LLM 프롬프트까지 모델링 접근 비교와 VOC·소셜리스닝 실무 사례를 정리한다.
2025-12-03
온디바이스 컴퓨팅 아키텍처 — 지연·비용·프라이버시를 기기 안에서 해결하기
온디바이스 컴퓨팅의 경량화·프라이버시·업데이트 설계를 지연·비용 수치와 함께 정리하고 TFLite 추론 코드 예시로 실무 적용을 보여준다
2025-11-28
퍼셉트론에서 역전파까지: 신경망 학습의 기초 메커니즘
퍼셉트론의 선형 결정 규칙에서 출발해 활성화·손실 함수, 역전파와 최적화, 정규화 기법까지 신경망이 실제로 학습되는 전 과정을 구조별로 정리한다.
2025-11-26
양자 커널과 Qiskit으로 구성하는 SVM 분류 파이프라인
Quantum Machine Learning의 양자 커널 방법을 중심으로 특징사상, fidelity 기반 커널 행렬, Qiskit과 SVM 연동, 노이즈·샷 관리 방법을 정리한다.
2025-10-14
퀀텀 통계로 상태 추정과 가설 검정을 운영하는 방법
퀀텀 통계의 상태 토모그래피, 양자 가설 검정, 양자 랜덤 워크를 측정 설계·보정·검증·운영 관점에서 정리한다.
2025-10-14
강화 학습 알고리즘 선택과 운영 설계
Q-Learning, DQN, Actor-Critic, PPO, MARL의 학습 방식과 안정화 기법, 강화 학습 운영 파이프라인을 정리한다.
2025-10-14
자연어 처리(NLP): 텍스트 전처리와 한국어 NLP의 특수성
토큰화·형태소분석·어간추출·표제어추출·품사태깅·불용어처리 등 NLP 텍스트 전처리 기법과 한국어 NLP의 특수성, 실전 프로젝트 단계를 정리한다.
2025-05-23
원-핫 인코딩: 범주형 데이터를 벡터의 한 자리로 표현하기
원-핫 인코딩의 원리와 Scikit-learn·TensorFlow 구현, 장단점, LSA·Word2Vec 등 한계 극복 기법과 산업 응용 사례를 정리한다.
2025-05-23
오피니언 마이닝: 사전 기반부터 딥러닝까지, 텍스트에서 감정을 읽는 기술
오피니언 마이닝의 전처리·감성분석 기법(사전·기계학습·딥러닝)과 평가지표, 비즈니스·소셜미디어·정치·헬스케어 응용과 언어적 한계를 정리한다.
2025-05-23
패딩: 길이가 다른 데이터를 한 크기로 맞추는 이유와 방법
패딩이 필요한 이유부터 시퀀스·이미지 패딩의 종류, PyTorch·Keras 구현 예시, 장단점과 버킷팅·동적 배칭 최적화 전략까지 정리한다.
2025-05-23
PCA로 고차원 데이터의 핵심 구조를 찾는 법
PCA가 분산을 최대화하는 축을 찾아 차원을 축소하는 원리와 수학적 절차, 실무 적용 사례와 비선형 확장 기법을 정리한다.
2025-05-23
퍼셉트론으로 AND·OR 게이트 만들고 Python으로 구현하기
가중치와 편향 값을 직접 대입해 AND·OR 게이트를 계산하고, XOR이 왜 막히는지, Python 구현 코드까지 손으로 따라가며 퍼셉트론을 정리한다.
2025-05-23
품사 태깅이 텍스트 분석의 첫 관문인 이유
품사 태깅 개념과 Penn Treebank 태그, NLTK·KoNLPy 형태소 분석기 비교, 정보 추출부터 기계 번역까지 이어지는 활용 사례를 정리한다
2025-05-23
Q-러닝: 벨만 방정식으로 최적 행동을 찾아가는 강화학습
Q-러닝의 벨만 방정식과 TD 업데이트 원리를 미로 찾기 예제 코드로 설명하고, DQN 등 확장 기법과 실제 적용 사례를 정리한다
2025-05-23
추천 알고리즘, 무엇을 근거로 개인화를 만드는가
협업 필터링, 콘텐츠 기반, 하이브리드, 딥러닝 기반 추천 알고리즘의 원리와 평가 지표, 콜드 스타트 같은 기술적 과제와 최신 흐름을 정리한다.
2025-05-23
강화학습의 기본 구조와 풀어야 할 근본 문제들
강화학습을 이루는 에이전트·환경·보상 구조와 MDP 수학적 기반, 가치·정책·모델 기반 알고리즘, 탐색-활용·신용할당·비정상성 문제를 정리한다.
2025-05-23
포인트 클라우드와 SLAM으로 구축하는 3차원 공간 인지
포인트 클라우드 표현부터 SLAM 프런트엔드·백엔드 최적화, 센서 융합과 맵 운영 전략까지 3차원 공간 인지 시스템의 구조를 정리한다.
2024-04-29
Qiskit으로 구현하는 QSVM과 변분 양자 회로
Quantum SVM과 VQC의 구조, 양자 피처 맵·QNN 설계, Qiskit 기반 분류 구현과 운영상 절충점을 다룬다.
2024-04-29
양자 커널과 생성 모델: 하이브리드 학습 설계와 운영 기준
Quantum Kernel Methods와 Quantum Generative Models의 회로 설계, 노이즈 완화, 검증 지표, 하이브리드 운영 전략을 정리한다.
2024-04-29
Rainbow DQN과 MuZero로 보는 강화학습 계획 최적화
Rainbow DQN의 가치 추정 구성과 MuZero의 학습 모델·MCTS 계획 방식을 비교하고, 강화학습 시스템의 운영 조건과 구현 설정을 정리한다.
2024-04-29
강화 학습 알고리즘 선택: Q-Learning·DQN·PPO·Actor-Critic
강화 학습의 Q-Learning, DQN, PPO, Actor-Critic 원리와 적용 조건을 비교하고 자원 스케줄링·운영 자동화의 안정화 전략을 정리한다.
2024-04-29
강화 학습에서 Q-Learning과 Policy Gradient를 선택하는 기준
MDP를 바탕으로 Q-Learning과 Policy Gradient의 학습 방식, 탐색, 안정화 기법, 운영 적용 기준을 정리한다.
2024-04-29