AI·머신러닝
AI 이론, 머신러닝·딥러닝 개념
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SubQ 희소 어텐션이 풀 어텐션의 비용 구조를 바꾸는 방식
SubQ의 서브쿼드래틱 희소 어텐션 원리와 분산 KV 캐시, 청크 프리필을 결합한 초장문 서빙 구조를 분석한다.
2026-06-10
강화학습 보상 함수, 기대값 계산부터 벨만 방정식까지
강화학습에서 상태-행동 쌍의 보상 기대값을 어떻게 정의하고 계산하는지, 감가율과 벨만 방정식으로 가치 함수까지 연결해 정리한다.
2026-04-09
TPU 아키텍처와 Systolic Array 기반 딥러닝 가속
TPU의 전용 ASIC 구조, Matrix Multiply Unit과 Systolic Array, 세대별 발전 및 GPU·CPU와의 차이를 정리한다.
2026-01-03
MCU 전력·메모리 예산 안에서 돌아가는 TinyML — Edge AI 배포와 OTA 운영
TinyML·Edge AI 모델 경량화를 MCU 자원 예산 관점에서 설계하고, TensorFlow Lite Micro 배포와 Edge MLOps(서명·OTA·롤백)까지 다룬다
2025-12-11
Seq2Seq로 챗봇과 기계번역 응답을 생성하는 방법
Seq2Seq의 인코더-디코더와 어텐션 구조, 검색형 챗봇과의 차이, 학습·추론·운영 시 고려할 요소를 정리한다.
2025-10-14
MFCC·HMM과 Wav2Vec으로 설계하는 음성 인식 시스템
MFCC·HMM 파이프라인과 Wav2Vec 2.0 기반 End-to-End 음성 인식을 비교하고, 디코딩·운영·도메인 적응 방식을 정리한다.
2025-10-14
xG·Elo·선수 트래킹을 결합한 스포츠 성과 분석
xG, Elo 레이팅, 선수 트래킹 데이터를 결합해 팀 전력 추정과 경기 예측, 선수 퍼포먼스를 분석하는 방법을 정리한다.
2025-10-14
정적 모델과 동적 모델의 운영 방식 비교
정적 모델과 동적 모델의 갱신 방식, 드리프트 대응, 거버넌스 요구사항을 비교하고 하이브리드 운영 기준을 정리한다.
2025-10-14
지속 가능 AI를 위한 탄소 발자국 측정과 카본 어웨어 MLOps
지속 가능 AI와 그린 컴퓨팅의 탄소 발자국 측정 방식, 모델 최적화, 카본 어웨어 스케줄링, CO2e 거버넌스 운영 방식을 정리한다.
2025-10-14
TCN과 Transformer로 설계하는 시계열 예측 전략
TCN과 시계열 Transformer의 구조, 감수장과 어텐션, 다변량 예측, 운영 환경별 선택 기준을 실무 관점에서 정리한다.
2025-10-14
RNN의 은닉 상태 구조와 장기 의존성 문제
순환 신경망의 은닉 상태·피드백 루프 구조와 장기 의존성·기울기 소실 문제, 트랜스포머로 이어지는 흐름을 정리한다.
2025-05-23
ROC 곡선: 임계값을 움직이며 분류기의 실력을 그리다
분류 임계값을 바꿔가며 TPR과 FPR의 관계를 그리는 ROC 곡선의 해석법, AUC 지표, Python 구현, 불균형 데이터·다중 클래스에서의 한계를 정리한다.
2025-05-23
희소벡터와 희소행렬: 0이 대부분인 데이터를 효율적으로 다루는 법
희소벡터·희소행렬의 개념과 발생 상황, COO·CSR·CSC 저장 방식, 메모리·연산 효율성, SciPy·R·MATLAB 구현과 딥러닝 활용까지 정리한다.
2025-05-23
SNN이 DNN과 다른 지점: 스파이크와 STDP로 배우는 제3세대 신경망
스파이킹 신경망(SNN)의 스파이크 기반 정보 전달과 STDP 학습 규칙을 정리하고, DNN과의 구조적 차이·장단점·구현 방법론을 짚는다.
2025-05-23
지도학습: 레이블 데이터로 분류와 회귀를 배우는 방법
지도학습의 기본 개념과 선형 회귀부터 신경망까지 대표 알고리즘, 모델 구축 절차, 산업별 적용 사례와 한계를 정리한다.
2025-05-23
텐서플로우: 데이터 흐름 그래프로 설계된 딥러닝 프레임워크
텐서플로우의 텐서·계산 그래프 개념부터 Keras API·자동 미분·분산 훈련, TFX·Lite·Hub 생태계, 산업별 적용 사례까지 정리한 가이드
2025-05-23
정제와 정규화, 텍스트 전처리를 가르는 갈림길
코퍼스 노이즈를 없애는 정제와 표현이 다른 동의어를 하나로 묶는 정규화를 어간 추출·표제어 추출·정규표현식 예제로 정리한다
2025-05-23
텍스트 마이닝: 비정형 텍스트에서 정보를 뽑아내는 파이프라인
텍스트 마이닝의 수집·전처리·특징추출·분석·시각화 파이프라인과 통계·기계학습·딥러닝 접근법, 산업별 활용과 남은 난제를 정리한다.
2025-05-23
TF-IDF 계산 과정 뜯어보기: DTM·IDF 산출부터 한계까지
TF-IDF를 4개 문서로 이루어진 예시로 직접 계산하며 DTM·IDF 산출 과정을 짚고, 응용 분야와 한계, LSA·임베딩 등 대안 기법을 정리한다.
2025-05-23
TF-IDF: 단어 하나의 중요도를 수치로 바꾸는 검색·분류의 기초 공식
TF-IDF의 단어 빈도·역문서 빈도 계산법, 검색엔진·문서분류·추천시스템 적용 사례와 BM25·LSI·LDA 확장 기법, 실무 적용 시 고려사항을 정리한다.
2025-05-23
Reptile 메타러닝으로 소수샷 태스크 적응 설계하기
Reptile 기반 최적화 메타러닝의 inner-loop, 메타 업데이트, 튜닝 범위와 운영상 주의점을 실무 관점에서 정리한다.
2024-04-29
스코어 기반 생성 모델과 에너지 기반 모델의 확률 밀도 학습
Score-Based Generative Models와 Energy-Based Models의 학습 방식, 샘플링 전략, 운영 트레이드오프와 적용 기준을 정리한다.
2024-04-29
Seq2Seq 기계 번역과 RASA 대화 시스템 운영 설계
Seq2Seq·Transformer 기반 기계 번역과 RASA 대화 시스템의 파이프라인, 품질 평가, 폴백, 운영 설계를 정리한다.
2024-04-29
지속 가능 AI를 위한 모델 탄소 발자국 관리 전략
지속 가능 AI 관점에서 모델 학습·추론의 전력 사용과 탄소 배출을 계측하고, 최적화·스케줄링·거버넌스로 관리하는 방법을 정리한다.
2024-04-29
SVM 결정 경계와 마진 최대화로 분류 성능 다루기
SVM의 결정 경계, 서포트 벡터, 하드·소프트 마진과 커널 선택 원리를 정리하고 노이즈·불균형 데이터 운영 기준을 다룬다.
2024-04-29
SVM 최대 마진 분류: 선형·RBF 커널과 C 매개변수
SVM의 최대 마진 분류 원리와 선형·RBF 커널 선택, 힌지 손실, C·감마 튜닝 및 운영 고려사항을 정리한다.
2024-04-29
TCN과 Informer로 설계하는 장기 시계열 예측
TCN과 Informer의 구조, 장기 의존성 학습 방식, 시계열 예측 운영 조건과 모델 선택 기준을 정리한다.
2024-04-29
Tensor Fusion과 Cross-Modal Retrieval로 설계하는 멀티모달 검색
Tensor Fusion과 공유 임베딩 기반 Cross-Modal Retrieval의 학습, 검색 인덱스, 결측·서빙 운영 전략을 정리한다.
2024-04-29
TF-IDF·LDA·VADER로 구성하는 텍스트 마이닝 파이프라인
TF-IDF 벡터화, LDA 토픽 모델링, VADER 감성 분석을 전처리부터 운영·모니터링까지 실무 관점에서 정리한다.
2024-04-29
시계열 딥러닝 모델 선택: LSTM·Seq2Seq·Transformer·TCN
시계열 예측에 쓰이는 LSTM·GRU, Seq2Seq, Transformer, TCN의 특성과 구축·운영 관점을 비교한다.
2024-04-29