표 데이터 파운데이션 모델 TabPFN 분석 - 합성 데이터 사전학습과 파인튜닝이 성능을 가르는 이유
얀덱스 리서치 연구자가 표 형식 데이터용 파운데이션 모델을 직접 평가한 결과를 공유한다. 인과 그래프로 합성 데이터를 만드는 사전학습 원리, 파인튜닝이 만든 성능 역전, 실무형 벤치마크에서 드러난 한계를 함께 짚는다.
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AI TOPIC
머신러닝 최신 뉴스와 핵심 해설
머신러닝 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 288편을 최신순으로 모았습니다.
오픈소스 LLM 파인튜닝 입문 - 분류 파인튜닝 3가지 방식과 LoRA로 비용을 줄이는 법
세바스찬 라시카가 정리한 오픈소스 LLM 파인튜닝 입문 강연. 분류용 파인튜닝 세 가지 방식의 정확도 차이부터 지시 파인튜닝, LoRA의 행렬 분해 원리, 실제 학습 시간과 GPU 메모리 절감 수치까지 차례로 짚는다.
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MaxRL 강화학습 연구 해설: 최대우도 목적함수로 GRPO의 다양성 붕괴를 넘어서는 방법
정답 여부만 보상으로 주는 학습에서 기존 강화학습은 로그가 빠진 1차 근사식을 최적화한다. 성공한 롤아웃 개수로 나누는 한 줄 변경만으로 최대우도에 접근하는 MaxRL의 논리와 네 갈래 실험 결과, 그리고 그 한계를 정리했다.
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최소 왜곡 임베딩(MDE): PCA부터 UMAP까지 차원 축소를 하나로 묶는 프레임워크
PCA, 라플라시안 아이겐맵, UMAP처럼 100년 넘게 쌓인 임베딩 기법들이 사실은 하나의 최적화 문제였다는 최소 왜곡 임베딩(MDE) 연구와, 연구자가 쓰는 도구가 연구의 질까지 바꾼다는 알파X아카이브 강연 내용을 정리했다.
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머신러닝으로 은하의 이상 마이크로파 방출 찾기: 로지스틱 회귀로 관측 후보 좁히기
버지니아대 박사과정 연구자가 은하에서 드물게만 확인된 이상 마이크로파 방출을 머신러닝으로 예측하는 연구 계획을 소개했다. 전파 스펙트럼과 적외선 관측을 입력으로 확률을 매겨, 귀한 망원경 시간을 어디에 쓸지 고르는 방식이다.
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AI 안전 연구자가 되는 길 — 해커톤에서 논문까지, 벤치마크 오염을 밝힌 연구자의 이야기
기계공학 출신 연구자가 AI 안전 분야로 옮겨 해커톤 참여에서 논문 투고까지 나아간 과정을 정리했다. 벤치마크 데이터 오염의 실제 영향을 측정한 연구와, 기회가 부족한 분야에서 스스로 기회를 만드는 방법을 다룬다.
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AI 시대의 컴파일러와 프로그래밍 언어: MIT 아마라싱헤 교수 PLDI 2026 기조연설 정리
MIT 사만 아마라싱헤 교수의 PLDI 2026 기조연설 정리. 머신러닝이 컴파일러를 보강하고 생성하고 대체하는 세 갈래 미래, 사람이 아닌 LLM을 위한 언어와 기록 형식을 새로 설계하자는 구상을 다룬다.
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머신러닝 딥러닝 기초 개념 정리 - 가중치와 편향, 오차 줄이기로 이해하는 학습 원리
기계가 스스로 규칙을 찾는다는 머신러닝을 중학교 수준 수식 하나로 풀어본다. 지도학습과 비지도학습, 강화학습의 차이부터 가중치와 편향이 무엇인지, 오차를 줄인다는 말이 실제로 어떤 지시인지까지 정리했다.
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별의 분포로 암흑물질 지도를 그리는 머신러닝 연구, 우주의 번역 문제를 푸는 방법
빛을 내지 않아 직접 볼 수 없는 암흑물질을 은하 속 별의 분포만으로 추정하는 머신러닝 연구를 소개한다. 별과 암흑물질이 함께 주어진 시뮬레이션 자료로 두 지도 사이의 통계적 관계를 학습시키는 방식이다.
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RELISH 연구 정리: LLM이 생성한 코드 품질을 잠재 쿼리 헤드로 예측해 비용을 낮추는 법
AI가 사람이 검토할 수 있는 속도보다 빠르게 코드를 쏟아내는 상황에서, 텍사스대 오스틴 연구진이 파라미터를 고정한 LLM의 은닉 상태만으로 품질 점수를 매기는 경량 회귀 기법 RELISH를 제안했다. 학습과 추론 비용도 함께 낮췄다.
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LLM 입력 모더레이션 비용 줄이기: 별도 가드 모델 대신 모델 내부의 다층 잠재 프로토타입을 쓰는 방법
폴란드 NASK 연구자가 AI 세이프티 웨비나에서 발표한 다층 잠재 프로토타입 기법을 정리했다. 별도 가드 모델을 돌리지 않고 LLM 내부 표현만으로 위험한 입력을 걸러내는 원리, 층 선택 방식, 벤치마크 결과와 한계를 함께 다룬다.
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신경망 특징 학습 이론 정리: 뉴런이 클래스 중심으로 정렬되는 단계와 적대적 강건성의 관계
펜실베이니아대 AI 세미나에서 르네 비달 교수가 발표한 특징 학습 이론을 정리했다. 뉴런이 먼저 정렬되고 나중에 수렴하는 두 단계, ReLU의 지수를 바꿔 적대적 공격 취약성을 없애는 방법을 다룬다.
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AI 분류기 정확도 추정: 정답 데이터 없이 전문가 평가의 한계를 넘는 세 가지 방법
카네기멜런 AI-SDM 세미나에서 MITRE 소속 연구자가 정답 데이터가 없을 때 전문가 평가에 기대는 관행의 위험과, 분류기 정확도를 우회해 추정하는 세 가지 접근을 소개했다. 사람과 AI가 함께 판단할 때의 위험도 함께 다뤘다.
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컨포멀 변화점 위치추정 CONCH: 분포 가정 없이 변화 시점의 신뢰집합을 구하는 방법
카네기멜런대 통계학과 세미나 정리. 이미지든 텍스트든 데이터 분포를 전혀 가정하지 않고 변화가 언제 일어났는지를 유한표본 신뢰집합으로 내놓는 CONCH 알고리즘의 원리와 실험 결과, 남은 한계를 살펴본다.
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AI 불확실성 정량화 강의: 인식적·우연적 불확실성과 컨포멀 예측, LLM 환각 줄이기
AI의 한 번의 답을 믿어도 되는지 판단하는 방법을 다룬 강의 정리. 우연적·인식적 불확실성의 구분, 예측 구간과 컨포멀 예측, 이상치 탐지, 그리고 LLM 환각을 줄이는 주장 선별 기법까지 짚는다.
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가우시안 프로세스(GP) 원리 정리: 커널로 함수를 고르고 불확실성까지 예측하는 법
가우시안 프로세스는 예측값 하나 대신 분포 전체를 내놓아 불확실성까지 함께 알려준다. 커널로 어떤 함수가 뽑힐지 정하는 원리, 커널을 조합하는 모델링 방법, 하이퍼파라미터 최적화와 계산 비용의 한계까지 정리했다.
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머신러닝 트레이딩 기법 정리: 과적합과 교차검증부터 랜덤포레스트·부스팅·HMM까지
퀀트 스터디 발표에서 정리한 머신러닝 트레이딩의 핵심을 옮겼다. 표본 내 성능과 표본 밖 성능의 격차, 시계열 교차검증과 배깅·부스팅 앙상블, SVM과 은닉 마르코프 모델, 그리고 단순한 모델이 자주 이기는 이유까지 짚는다.
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머신러닝 입문 강의 정리: 선형회귀부터 SVM·결정트리·교차검증과 캡스톤 프로젝트까지
생성형 AI가 대세인 지금도 통계적 머신러닝이 왜 필요한지부터 선형회귀와 학습·테스트 분리, 정밀도와 재현율, SVM과 결정트리, k-폴드 교차검증과 하이퍼파라미터 탐색, 캡스톤 프로젝트까지 입문 강의를 정리했다.
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파이썬 데이터 정제 실전 가이드: 결측치·중복·이상치 처리와 범주형 인코딩 순서 정리
머신러닝에 들어가기 전 데이터를 다듬는 전 과정을 파이썬으로 따라가는 강의를 정리했다. 데이터 타입 교정과 중복 판정 기준, 결측치 처리 선택, 사분위수 기반 이상치 제거, 범주형 인코딩까지 실제 작업 순서를 다룬다.
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지시 미세조정(Instruction Fine-Tuning) 정리: 알파카 템플릿, 패딩 마스킹, LLM 심판 평가까지
베이스 모델을 지시 따르는 모델로 바꾸는 지시 미세조정 과정을 데이터셋 구조와 알파카 템플릿, 손실에서 제외하는 패딩 마스킹, 다른 LLM을 심판으로 세우는 평가 방식까지 스터디 발표 순서를 따라 차근차근 정리했다.
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정책 경사(Policy Gradient)와 액터-크리틱 정리 — 스탠퍼드 AA203 강화학습 18강 강의 해설
스탠퍼드 AA203 18강은 가치 함수를 거치지 않고 정책 자체를 직접 최적화하는 정책 경사를 다룬다. 리인포스 알고리즘의 유도, 높은 분산 문제, 인과성과 베이스라인을 통한 분산 감소, 액터-크리틱과 어드밴티지 함수까지 정리했다.
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머신러닝 모델이 실무에서 실패하는 이유 — 프로젝트 범위 설정과 모델 드리프트 대응 전략
9년간 ML 모델을 배포해 온 엔지니어가 자신의 실패 사례로 강연을 연다. 이해관계자를 건너뛴 기획, 정량화되지 않은 성공 기준, 그리고 세상이 변하며 생기는 모델 드리프트를 어떻게 다룰지 정리한다.
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데이터 어트리뷰션으로 알츠하이머 하위집단 찾기, MIT 데이터모델 기법 튜토리얼 정리
MIT 박사과정 연구자가 데이터모델 기법을 소개한 튜토리얼 정리. 수만 개의 가벼운 분류기를 훈련해 어떤 훈련 표본이 예측에 영향을 주는지 되짚고, 그 구조에서 알츠하이머 환자의 하위집단을 찾아낸다.
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뇌는 컴퓨터라는 은유의 함정, 자유에너지 원리와 과학적 단순화가 놓치는 것들 정리
머신러닝 스트리트 토크가 뇌를 수압 장치·전신망·컴퓨터에 빗대 온 과학사를 되짚는다. 자유에너지 원리와 소프트웨어 은유가 왜 모델일 뿐인지, AI 필연론이 어디서 왔는지 짚는 특별편 요약.
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시계열 분석 알고리즘 트레이딩 — AR·ARMA·ARIMA·VAR·VECM과 칼만 필터 정리
AI·ML·Quant 스터디의 머신 트레이딩 3장 발표 정리. 정상성과 공적분에서 시작해 AR·ARMA·ARIMA·VAR·VECM, 상태공간 모델과 칼만 필터까지 각 모델이 무엇을 보는지, 백테스트 수익률을 왜 그대로 믿으면 안 되는지 짚었다.
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LoRA 파인튜닝 실전 정리: QLoRA 메모리 절감, 랭크와 알파 설정, 그리고 데이터셋의 힘
라이트닝 AI의 세바스찬 라시카가 라마 2 70억 파라미터 모델로 수백 번 돌린 LoRA 파인튜닝 실험을 정리했다. QLoRA의 메모리 절감과 속도 손해, 랭크와 알파 조합, 그리고 데이터셋이 성능을 가른 이유를 짚는다.
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카카오 광고 타게팅 모델 데이터 튜닝 사례: 인포메이션 밸류 피처 셀렉션으로 학습 시간 7배 단축한 방법
카카오 광고 추천팀이 전환 최적화 모델을 딥러닝으로 옮기며 겪은 데이터 병목과 해법을 정리했다. 인포메이션 밸류 기반 피처 셀렉션으로 학습 데이터를 10분의 1로 줄이고도 성능은 오히려 올린 과정과 수치를 짚는다.
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음향 키로거 실습: 키보드 타건음을 딥러닝으로 분류해 타이핑 내용을 복원하는 방법과 대응책
NDC 코펜하겐 강연에서 엔지니어 데이비드 폰테넨이 키보드 타건음을 스펙트로그램 이미지로 바꿔 딥러닝으로 분류하는 음향 사이드채널 공격을 직접 시연하고, 단일 키보드 100% 정확도라는 결과와 함께 현실적인 방어법을 제시했다.
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물리학과 AI의 결합이 특별한 이유: 스탠퍼드 콘퍼런스 패널이 짚은 데이터 희소성과 불확실성 문제
스탠퍼드 물리·AI 콘퍼런스 패널에서 연구자 세 명이 물리학과 AI의 결합을 따져 물었다. 거대한 AI 산업에 올라타는 전략, 틀린 줄 알면서 쓰는 시뮬레이션, 원천적으로 데이터가 부족한 영역, 불확실성 정량화 문제가 도마에 올랐다.
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딥러닝 쉽게 이해하기: 프로그래밍과 신경망의 결정적 차이를 짚은 카오스재단 공개강연 정리
카오스재단 공개강연이 짚은 딥러닝의 출발점을 정리했다. 컴퓨터가 모든 것을 숫자로 다루는 방식부터, 알고리즘으로는 고양이 사진 하나 판별하지 못했던 이유, 그리고 신경망 뉴런 하나가 실제로 하는 곱셈과 덧셈까지 차근차근 짚는다.
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음악 인공지능 연구 현황 정리: 자동 화성 생성부터 AI 피아니스트와 가창 합성까지
멜로디만 주면 어울리는 화음을 만드는 자동 화성 생성, 악보를 사람처럼 연주하는 AI 피아니스트, 멜로디와 가사로 노래를 만드는 가창 합성까지. 강연에서 소개된 음악 인공지능 연구의 현주소를 짚었다.
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인공지능은 인간 지능을 넘어설까: 평생 학습의 목표 함수와 AI 일자리 변화 강연 정리
카오스재단 강연에서 한 AI 연구자가 기계가 아직 인간 수준 지능에 이르지 못한 이유로 '평생 학습의 목표 함수' 문제를 짚었다. 특이점 논쟁과 직업 대체, 새로 생겨날 일자리 전망까지 함께 정리했다.
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AI 문제 정의 열두 가지 대안 정리 — 규칙 기반, 예보, 이상 탐지부터 RAG와 파인튜닝까지
AI를 쓰기로 정하는 것과 어떤 방식으로 풀지 정하는 것은 전혀 다른 문제다. 규칙 기반부터 예보와 이상 탐지, 최적화, 검색과 파인튜닝, 자율 에이전트까지 문제를 다시 틀 짓는 열두 갈래 선택지를 정리했다.
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시간차 학습과 Q러닝 정리: 몬테카를로부터 SARSA·기대 SARSA까지 강화학습 핵심
강화학습에서 가장 독창적인 아이디어로 꼽히는 시간차 학습을 몬테카를로 방법의 변형으로 차근히 설명하고, Q러닝과 SARSA·기대 SARSA가 절벽 걷기나 바람 부는 격자 같은 예제에서 왜 서로 다르게 행동하는지 정리했다.
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강화학습 함수 근사 쉽게 이해하기: 가치 오차부터 준그래디언트 TD와 치명적 삼요소까지
상태가 이미지처럼 거대해지면 표 기반 강화학습은 무너진다. 함수 근사로 넘어갈 때 무엇이 달라지는지, 일반화라는 진짜 과제와 가치 오차, 준그래디언트 TD, 마운틴카 예제, 치명적 삼요소까지 차근차근 정리했다.
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AI 에이전트 한계: 딥마인드 논문이 증명한 인과 모델의 벽과 에이전트 자동화가 늦어지는 진짜 이유
머신러닝 컨설턴트 DJ가 딥마인드의 '견고한 에이전트는 인과 세계 모델을 학습한다' 논문을 근거로, 환경이 바뀌어도 잘 작동하는 AI 에이전트가 왜 현재 기술로는 어려운지, 오늘날 인과 추론이 어디까지 왔는지 설명한다.
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강화학습 기초 정리: 마르코프 결정 과정과 정책, 가치 함수로 이해하는 RL 입문 가이드
강화학습이 회로 설계와 핵융합 제어 같은 산업 현장에 쓰이기 시작한 배경, 그리고 마르코프 결정 과정·정책·수익·가치 함수라는 네 가지 기본 개념이 어떻게 맞물려 최적 행동을 찾아내는지 정리했다. 이 틀에 깔린 강한 가정도 함께 짚는다.
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베이지안 신경망과 변분추론: 파이토치에서 예측 불확실성을 구하고 모델이 모르겠다고 말하게 하는 방법
일반 신경망이 내놓는 점 추정의 한계를 날씨 예보 사례로 설명하고, 가중치를 분포로 바꾸는 변분추론의 원리와 이를 파이토치 학습 코드에 몇 줄로 적용하는 방법, 계산 비용을 줄이는 최적화까지 정리했다.
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R² 결정계수의 진짜 의미와 함정: 상관계수 제곱인 이유부터 잔차 그래프 확인법까지
회귀 결과마다 따라붙는 R²는 '평균선보다 얼마나 나았는지'만 알려주는 점수다. 결정계수가 상관계수의 제곱과 같아지는 이유, 표본 범위에 따라 값이 출렁이는 구조적 약점, 그리고 숫자 대신 잔차 그래프를 먼저 그려야 하는 이유를 정리했다.
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플로우 매칭 원리 정리: MIT 6.S184 강의로 보는 확산 모델과 생성 모델의 학습 알고리즘
MIT 6.S184 두 번째 강의는 영상·이미지 생성 모델의 표준 학습법인 플로우 매칭을 다룬다. 복잡한 수식을 걷어내면 남는 알고리즘은 노이즈와 데이터를 직선으로 섞고 그 방향을 맞히는 단순한 회귀였다.
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XGBoost 입문 정리: 그래디언트 부스팅 원리와 주요 파라미터, 장단점과 활용 분야
캐글에서 가장 널리 쓰이는 머신러닝 라이브러리 XGBoost의 작동 원리와 설치법, n_estimators를 비롯한 주요 파라미터, 장단점과 실제 활용 분야, 면접 단골 질문까지 입문자 눈높이로 정리했다.
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AI 머신러닝 엔지니어 로드맵 2026: 파이썬부터 에이전트까지 학습 순서 총정리
수학자가 될 필요는 없다. 파이썬과 데이터 처리에서 출발해 머신러닝과 딥러닝, 전문 분야 선택, 에이전트 프로젝트와 포트폴리오 구성까지 이어지는 2026년 AI 엔지니어 학습 순서를 단계별로 정리했다.
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소형 객체 탐지 AP 격차의 원인과 해법: 손실 함수 박스 보정으로 드론·새 탐지 정확도 높이기
공항 안전과 직결된 드론·조류 탐지에서 느슨한 지표와 엄격한 지표의 점수 차가 왜 벌어지는지 분석하고, 모델 구조를 바꾸는 대신 손실 함수 단계의 박스 보정만으로 소형 객체 성능을 끌어올린 팀 프로젝트 발표를 정리했다.
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거대언어모델 작동 원리 총정리: 토큰 예측, 트랜스포머, 어텐션, 그리고 학습 3단계
챗봇의 모든 문장은 다음 토큰을 반복해서 고르는 과정에서 나온다. 토큰과 확률 분포, 온도와 top-p, 트랜스포머와 어텐션, 사전학습부터 인간 피드백 강화학습까지 거대언어모델의 뼈대를 짧게 정리했다.
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데이터 사이언스 입문 가이드: 다섯 단계 작업 과정과 필요한 기술·도구, 학습 순서 총정리
넷플릭스 추천과 은행 사기 탐지까지, 데이터 사이언스가 정확히 무엇이며 어떤 다섯 단계를 거쳐 진행되는지, 그리고 입문자가 익혀야 할 기술과 도구는 무엇이고 어떤 순서로 배워야 하는지를 정리한 안내다.
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허깅페이스 완전 정리 2026: 모델 허브·트랜스포머·무료 추론 API·스페이스 활용법
모델 100만 개가 모인 허깅페이스를 허브·라이브러리·인프라 세 축으로 정리했다. 쓸 만한 모델을 고르는 순서부터 두 줄로 돌리는 파이프라인 API, 무료 추론 API와 스페이스 배포까지 실무 관점으로 짚는다.
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머신러닝 공부가 유독 어렵게 느껴지는 이유와 극복법 다섯 가지, 수식·코드 읽는 요령
머신러닝 연구자가 3년 반의 시행착오 끝에 정리한 다섯 가지 요령. 수식을 읽는 순서, 긴 유도 과정 대처법, 남의 코드베이스를 빠르게 파악하는 방법, 그리고 너무 일찍 포기하지 않는 기준을 짚었다.
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머신러닝 취업 전략 6가지: 오픈소스 기여, 대학 프로젝트, 콜드 메일, 커뮤니티 활동
AI 스타트업에서 일하는 연구자가 머신러닝 일자리를 얻는 여섯 가지 방법을 정리했다. 오픈소스 기여와 대학 연구 프로젝트, 콜드 메일과 학회 참석, 온라인 공개 학습까지 실제 사례를 곁들여 설명한다.
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AI 기초 개념 정리: 머신러닝 지도·비지도·자기지도·강화학습과 딥러닝 활용 사례까지
코드를 몰라도 AI를 이해해야 하는 실무자를 위한 강의다. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 관계부터 지도·비지도·자기지도·강화학습 네 가지 유형의 차이, 그리고 각 방식이 실제 업무 어디에 쓰이는지를 예시로 짚는다.
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퓨즈드 라소(Fused Lasso) 정리: 시계열·공간 데이터에 어울리는 라소 회귀 확장
라소 회귀에 인접한 계수끼리 크게 벌어지지 못하도록 붙잡는 제약을 하나 더 얹은 퓨즈드 라소를 정리했다. 월별 강수량으로 집값을 예측하거나 인접 토지의 상태로 철도 건설비를 추정할 때 왜 유용한지 예제로 설명한다.
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비율 추정량은 왜 편향을 그대로 두는가, 편향-분산 트레이드오프로 본 통계 실무 판단
표본분산처럼 간단히 고칠 수 있는 편향과 달리 비율 추정량의 편향은 보정하려 할수록 손해다. 유튜브 조회수 대비 좋아요 비율을 1만 번 시뮬레이션해 편향과 분산의 크기를 직접 비교한 강의를 정리했다.
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AutoML 모델 최적화의 여섯 가지 축과 순차 탐색·결합 탐색 전략 총정리 가이드
머신러닝 모델 최적화를 하이퍼파라미터 튜닝으로만 좁게 보면 안 되는 이유를 짚는다. 파라미터부터 피처 변환까지 여섯 개 축을 정의하고, 순차 최적화의 한계와 결합 최적화의 비용, 반복형 알고리즘을 교차시키는 절충안을 정리했다.
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CatBoost 원리 정리: 확장 평균 타깃 인코딩과 순서형 부스팅이 과적합을 막는 방법
표 형태 데이터에서 좋은 성능을 내는 CatBoost가 어떻게 동작하는지 살펴본다. 타깃값으로 범주형 변수를 인코딩할 때 생기는 데이터 누수와, 부스팅 반복 자체가 만드는 누수를 막는 두 기법을 정리했다.
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머신러닝 흔한 오해 정리 — 정확도 100%가 위험한 이유부터 데이터 증강·전이학습의 함정까지
딥러닝 우위, 균형 잡힌 데이터셋, 교차검증처럼 당연하게 여겨온 머신러닝 통념을 하나씩 뒤집어 봅니다. 정확도 지표의 함정부터 데이터 증강과 전이학습, 주기적 재학습과 AutoML의 한계까지 짚었습니다.
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엘라스틱 넷 규제 원리 정리: 라쏘와 릿지 회귀의 장단점, 제약 모양이 만드는 차이
라쏘는 계수를 0으로 만들어 변수를 골라내지만 상관 높은 변수 앞에서 흔들리고, 릿지는 안정적이지만 변수를 걸러내지 못한다. 두 규제를 비율로 섞은 엘라스틱 넷이 어떻게 양쪽 장점을 함께 취하는지 정리했다.
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머신러닝 초보 실수 총정리: 데이터 누수와 테스트셋 오염, 지표 선택과 검증 전략
데이터 정리부터 모델 평가까지 머신러닝 입문자가 흔히 빠지는 함정을 짚는다. 데이터 누수와 테스트셋 오염의 차이, 불균형 데이터에서의 지표 선택, 베이스라인 모델과 도메인 지식의 중요성까지 정리했다.
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정형 데이터 딥러닝 정리: FT-트랜스포머와 XTab 크로스 테이블 사전학습, 부스팅과의 성능 비교
고려대 DMQA 연구실 세미나가 표 형태의 정형 데이터에서 딥러닝이 그레이디언트 부스팅을 넘어섰는지 검증한 두 논문을 정리했다. FT-트랜스포머의 구조와, 컬럼 구조가 다른 테이블 사이의 사전학습을 가능하게 한 XTab의 아이디어를 함께 살펴본다.
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DPO 정리: 브래들리-테리 선호 모델에서 로그 확률 계산까지, 강화학습 없이 LLM을 정렬하는 방법
보상 모델을 따로 훈련하지 않고도 언어모델을 사람의 선호에 맞추는 DPO. 브래들리-테리 선호 모델에서 손실 함수가 유도되는 과정과 계산 불가능한 항이 사라지는 원리, 실제 로그 확률 계산 방법까지 단계별로 풀어 정리했습니다.
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LoRA 어댑터 원리 정리: 저랭크 근사로 파인튜닝 파라미터를 2억에서 12만으로 줄이는 법
파인튜닝은 결국 사전학습 가중치에 그래디언트 갱신분을 더하는 일이다. 이 갱신분만 훨씬 작은 두 행렬의 곱으로 근사하는 LoRA의 원리와, 파라미터가 2억 개에서 12만 개로 줄어드는 계산 과정을 정리했다.
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확산 모델 원리 정리: 스탠퍼드 CS229 강의로 보는 노이즈 추가 과정과 역과정 학습 방법
스탠퍼드 CS229의 확산 모델 강의를 정리했다. 이미지에 조금씩 잡음을 더하는 고정된 정방향 과정과, 그것을 되돌리도록 신경망을 학습시키는 역과정이 어떻게 하나의 손실 함수로 이어지는지 차근차근 살펴본다.
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마이클 조던 인터뷰 - 초지능 대신 시장, 머신러닝에 경제학적 사고가 필요한 이유
머신러닝에 통계학을 접목한 주역 마이클 I. 조던이 역전파와 변분법을 거쳐 온 자신의 연구 궤적을 돌아보며, 이 분야의 다음 단계는 하나의 거대한 초지능이 아니라 여러 주체가 거래하는 시장을 다루는 경제학적 사고라고 말한다.
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k-평균과 가우시안 혼합모델 정리 — 스탠퍼드 CS229 2026년 9강이 짚은 가정과 한계
스탠퍼드 CS229 2026년 봄학기 9강은 k-평균이 왜 반드시 멈추면서도 최적해를 놓치는지, 군집 개수 K를 고르는 일이 왜 통계가 아니라 모델링 결정인지를 짚고, 확률로 배분하는 가우시안 혼합모델로 넘어간다.
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지속 학습(Continual Learning)으로 MRI 뇌전증 진단 AI의 오탐을 줄인 실제 의료 사례
MRI에서 뇌전증 원인 병변을 찾던 AI가 위양성 86건으로 임상 문턱에 막혔다. NDC 발표에서 공개된, 지속 학습을 도입해 검출력은 지키면서 특이도를 70%까지 끌어올린 실제 병원 프로젝트를 정리했다.
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편향-분산 트레이드오프와 이중 하강, 정규화까지: 스탠퍼드 CS229 머신러닝 6강 정리
스탠퍼드 CS229 6강은 편향과 분산, 릿지 정규화라는 고전 이론을 정리한 뒤 거대 모델에서 관측된 이중 하강과 벤치마크 재현 실험을 통해 그 상식이 어떻게 흔들렸는지 설명한다. 하이퍼파라미터 탐색법도 함께 다룬다.
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스탠퍼드 CS229 4강 정리: 지수족과 일반화선형모형, 소프트맥스가 AI의 기초인 이유
스탠퍼드 CS229 4강은 여러 확률분포를 지수족이라는 한 가지 형태로 묶어 추론과 학습 절차를 통일하고, 소프트맥스와 교차 엔트로피가 오늘의 AI가 다음 토큰을 고르는 마지막 층임을 보여준다. 강의 핵심을 정리했다.
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스탠퍼드 CS229 2026 첫 강의 정리: 머신러닝 정의부터 지도·비지도·강화학습까지
스탠퍼드 CS229 2026년 봄학기 1강이 공개됐다. AI 도구 사용 규칙, 1959년과 1998년의 머신러닝 정의, 지도·비지도·강화학습의 구분과 한 학기 강의 지도를 강사가 직접 훑었다. 여전히 전통적인 접근을 유지하는 이유도 함께 설명했다.
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AI 머신러닝 딥러닝 생성형 AI 차이 총정리 — 비전공자를 위한 10분 개념 지도
AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI는 서로 겹치지만 같은 말이 아닙니다. 우산처럼 포개진 네 개념의 관계와 결정적 차이를 예측·이상 탐지·파운데이션 모델을 예로 들어 비전공자도 알기 쉽게 정리했습니다.
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신경망 작동 원리 쉽게 이해하기: 뉴런, 가중치, 바이어스로 손글씨 숫자를 읽는 구조
28x28 픽셀 손글씨 숫자를 인식하는 가장 단순한 신경망을 따라가며 뉴런, 액티베이션, 가중치, 바이어스가 각각 무슨 일을 하는지 그림처럼 풀어 설명한 강의를 정리했다.
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AI 편향과 윤리, 우버 엔지니어가 말하는 머신러닝의 숨은 위험
우버 엔지니어이자 머신러닝 박사과정 연구자가 NDC 강연에서 AI가 의도 없이 만들어내는 편향과 오류, 그리고 사람이 지켜야 할 판단의 경계를 짚었다.
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가상 세포와 유전자 교란 예측: AI가 단일세포 실험을 대체하는 방법 (MORPH 연구)
유전자 2만 개를 하나씩 건드리는 실험은 한 번에 100만 달러가 넘는다. 해보지 않은 교란의 결과를 예측해 실험 대상을 좁히는 AI 연구를 정리했다.
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리저버 컴퓨팅 원리: 무작위 순환 신경망으로 복잡한 패턴을 만드는 법
머릿속에서 저절로 재생되는 멜로디처럼, 뇌는 외부 입력 없이도 복잡한 신경 활동을 만든다. 순환 신경망과 리저버 컴퓨팅이 이 문제를 어떻게 푸는지 쉬운 비유로 풀어본다.
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강화학습 기초: 보상·정책·Q값과 탐험-활용의 균형 쉽게 이해하기
지도·비지도 학습과 달리 강화학습은 정답을 듣지 못하고 보상 신호로만 배운다. 출퇴근 비유로 정책, Q값, 몬테카를로 제어, 엡실론 그리디까지 강화학습의 핵심을 정리한다.
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생성 모델 vs 판별 모델 차이 — 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀로 이해하기
같은 분류 문제라도 세상 전체를 학습하는 생성 모델과 경계선만 긋는 판별 모델은 근본이 다르다. 데이터 양에 따라 승자가 바뀌는 이유를 쉽게 풀었다.
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예측 부호화(Predictive Coding) 해설: 뇌의 학습이 역전파와 다른 이유와 AI에의 시사점
머신러닝을 떠받치는 역전파는 왜 뇌의 작동 방식과 맞지 않을까. 생물학적으로 더 그럴듯하고 때로 더 효율적인 예측 부호화를 첫 원리부터 자막 기반으로 정리했다.
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MLOps 전 과정 정리, 노트북 모델을 프로덕션까지 배포하는 6단계
누구나 모델을 훈련하는 시대, 진짜 관문은 배포다. 추적·검증·패키징·서빙·게이트·출시로 이어지는 MLOps의 전 과정과 MLflow·DVC·Docker·FastAPI 등 실제 도구를 자막 근거로 정리했다.
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머신러닝 신약 설계, MIT 레지나 바질레이 강연으로 본 성과와 남은 과제
MIT 레지나 바질레이 교수가 하버드 CMSA 강연에서 밝힌 AI 신약 개발의 현주소. 항생제 발견 성공 사례부터 그래프 신경망 표현학습, 기초모델이 통하지 않는 이유까지 자막 근거로 정리했다.
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비트코인 예측 AI: 소셜미디어·뉴스 신호와 LSTM으로 폭락장에서 수익 낸 연구
플로리다국제대·오클라호마대 연구진이 뉴스·소셜미디어의 55개 신호를 LSTM으로 걸러 비트코인 가격을 예측한 논문을 정리했다. 폭락장에서 어떻게 플러스 수익을 냈는지 살펴본다.
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온톨로지 자동 추출: 텍스트에서 용어와 관계를 자동으로 학습하는 두 가지 전통 방법론 정리
지식을 사람과 기계가 함께 읽도록 구조화한 온톨로지를 사람 손으로 짜는 대신 텍스트에서 자동 학습하는 전통 방법론을, 용어 추출과 비분류 관계 학습 두 논문을 중심으로 서울대 DSBA 연구실 세미나 발표를 통해 정리했습니다.
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이상 탐지와 설명가능 AI(XAI)로 본 학습 패턴: 접속 시간보다 정말 중요한 것은 무엇인가
온라인 접속 기록이 많다고 성적이 좋은 건 아니다. 이상 탐지(Isolation Forest)와 설명가능 AI(SHAP)로 700여 명 학생의 '예외적' 학습 패턴을 분석한 논문을 쉽게 풀어 정리했습니다.
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경사하강법이란? 학습률·미니배치·모멘텀으로 이해하는 신경망 학습 원리 쉽게 정리하기
신경망과 언어 모델이 학습하는 바탕에 있는 알고리즘, 경사하강법을 100초로 정리한 영상. 오차 지형에서 가장 낮은 지점을 찾아 내려가는 방식과 학습률, 미니배치, 모멘텀, 학습률 스케줄 같은 개념을 쉬운 비유로 풀어본다.
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머신러닝의 기묘하고 반직관적인 사실 정리: 적대적 예제부터 드롭아웃과 앙상블, 환각까지
픽셀 하나에 판단이 뒤집히는 적대적 예제, 일부러 망가뜨릴수록 강해지는 드롭아웃, 확신과 정확도의 괴리, 단순한 모델이 복잡한 모델을 이기는 상황까지 머신러닝의 반직관적인 성질들을 한자리에 정리했다.
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데이터 포트폴리오 프로젝트 5가지 — 취업으로 이어지는 실전 프로젝트 가이드
타이타닉·아이리스처럼 흔한 예제 대신, 채용 담당자의 눈에 띄는 데이터 프로젝트 5가지와 좋은 프로젝트의 다섯 가지 조건을 정리했다.
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양자 머신러닝(QML) 원리: 큐비트·얽힘·변분회로·커널 트릭 쉽게 이해하기
양자 머신러닝이 고전 머신러닝과 무엇이 다른지 큐비트 중첩과 얽힘, 특징 임베딩, 변분회로, 그리고 서포트 벡터 머신의 커널 트릭을 통해 차근차근 풀어 설명합니다.
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AI를 언제 쓰지 말아야 하나 — 사람·규칙·머신러닝·생성형 AI 선택 기준
모든 문제에 AI를 붙이는 것은 정답이 아니다. IBM이 사람·규칙 기반 코드·머신러닝·생성형 AI 네 가지 선택지를 정확도·비용·복잡도·위험 관점에서 비교하며, 문제에 맞는 지능을 고르는 실전 기준을 제시한다.
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차분 프라이버시와 LLM 프라이버시: 익명화·추론 공격이 개인정보를 위협하는 이유
워싱턴대 연구자 니루퍼 미레시갈라가 설명하는 언어모델 프라이버시. 차분 프라이버시의 한계, 추론 기반 개인정보 위협, 암기와 유출을 다룬 인터뷰 정리.
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LLM 학습 과정 정리: 사전학습과 지도 미세조정(SFT), 강화학습(RL), 그리고 평가
구글 개발자 채널이 거대 언어 모델의 학습 과정을 사전학습과 후처리로 나눠 설명했다. 다음 단어를 맞히는 훈련에서 시작해 SFT와 강화학습으로 다듬고, 자동 채점 모델로 성능을 측정하는 전체 흐름을 정리한다.
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신진서 9단 카타고 2점 접바둑 승리, 알파고 이후 바둑 AI 10년의 변화를 정리한다
2026년 7월 신진서 9단이 바둑 AI 카타고를 상대로 공식 대국 첫 승을 거뒀다. 흑돌 두 점을 먼저 놓는 접바둑이라는 조건이 무엇을 뜻하는지, 그리고 알파고에서 카타고로 이어진 바둑 AI 10년의 기술 변화를 하나씩 짚어본다.
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선형 회귀란 무엇인가: 회귀와 분류의 차이부터 비용 함수와 경사하강법까지 머신러닝 기초 정리
머신러닝의 첫 알고리즘인 선형 회귀를 회귀와 분류의 구분부터 최적의 직선과 잔차, 비용 함수에서 제곱을 쓰는 이유, 그리고 경사하강법의 학습률까지 수식이 뜻하는 바를 하나씩 짚어가며 차근차근 정리했습니다.
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트라이톤(Triton) 콘퍼런스 정리: CUDA 대신 파이썬으로 GPU 커널 최적화하기
머신러닝 엔지니어가 직접 참관한 트라이톤 콘퍼런스 현장 요약. CUDA와 트라이톤의 근본적인 차이부터 헬리온·글루온·TLX·라이거로 이어지는 GPU 커널 도구 계층, 그리고 개발 생산성과 성능 사이의 트레이드오프까지 정리했다.
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RTX 3090 4장 개인 머신러닝 서버 조립기: 6000달러 부품 선택과 전력 문제 해결
중고 그래픽카드 4장과 워크스테이션 보드로 VRAM 96GB짜리 학습용 장비를 조립한 과정을 따라간다. 부품별 선택 이유와 전원·메모리에서 겪은 시행착오, 실제 전력 소비와 추론 성능까지 정리했다.
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VAE 밑바닥 구현 — 인코더·리파라미터화·KL 발산으로 이해하는 이미지 생성
변분 오토인코더(VAE)를 수식보다 코드 먼저로 밑바닥부터 구현한다. 인코더가 데이터를 정규분포로 압축하고, 리파라미터화 기법과 KL 발산으로 생성이 가능해지는 원리를 오류를 겪으며 짚는다.
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다차원 척도법(MDS)이란: 거리 행렬로 차원을 축소하는 고전·계량·비계량 3가지 방식
1950년대 심리측정학에서 출발한 다차원 척도법(MDS)을 정리한다. 데이터가 아닌 거리 행렬에서 시작해 고전적·계량·비계량 MDS로 저차원 지도를 만드는 원리와 stress·SMACOF를 설명한다.
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t-SNE 완전 정복: 차원 축소·perplexity·Barnes-Hut까지 원리 해설
고차원 데이터를 2·3차원으로 시각화하는 대표 기법 t-SNE의 작동 원리를 SNE부터 Student t분포, perplexity, Barnes-Hut 가속까지 단계별로 정리했습니다.
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차원 축소란 무엇인가: 차원의 저주와 매니폴드 학습으로 고차원 데이터 쉽게 이해하기
고차원 데이터를 저차원으로 압축해 시각화하고 분석하는 차원 축소의 핵심 개념을 정리했다. 차원의 저주와 비균일성의 축복, 매니폴드 가설, 그리고 선형·비선형·지역적·전역적 기법이 어떻게 다른지 쉽게 짚는다.
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UMAP 원리 정리: 차원 축소, t-SNE와의 차이, 위상수학적 배경
차원 축소 기법 UMAP을 위상 데이터 분석부터 그래프 최적화까지 단계별로 풀어낸다. t-SNE와 무엇이 같고 다른지, 하이퍼파라미터는 무엇인지 정리했다.
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확률 분포로 보는 AI: 분류·생성·회귀·강화학습을 관통하는 사고법
언어 모델의 토큰 생성부터 이미지 생성, 분류, 회귀, 강화학습까지 모두 확률 분포에서의 샘플링으로 설명된다. AI를 결정론이 아닌 분포로 보는 멘탈 모델을 소개한다.
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옵티마이저 완전 정복: SGD·모멘텀·RMSprop·Adam의 원리와 수학, 벤치마크 비교까지
머신러닝 학습의 핵심인 옵티마이저를, 기본 SGD와 모멘텀·NAG, 파라미터별 학습률의 RMSprop을 거쳐 Adam까지 수학적 직관과 벤치마크, 강화학습 사례를 곁들여 단계별로 쉽고 자세하게 설명합니다.
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R 데이터 분석 필수 패키지 2026 — tidyverse부터 베이지안·배포까지
데이터 랭글링, 시각화, 머신러닝, 딥러닝, 통계 모델링, 시계열·공간 분석, 설명가능 AI, 배포까지 2026년 R 데이터 사이언스에서 핵심이 되는 패키지들을 카테고리별로 정리했다.
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보험 지급준비금 머신러닝 추정: 파이썬 랜덤포레스트로 손해·생명보험 실습 가이드
보험사가 미래 보험금 지급을 대비해 쌓는 지급준비금을 파이썬 머신러닝으로 추정하는 실습. 손해보험의 최종 청구액 예측과 생명보험의 사망·해지 예측 과정을 단계별로 정리했다.
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머신러닝 기초 완전 정리: 개념, 동작 원리, 지도·비지도·강화학습
머신러닝이 무엇인지, 데이터에서 어떻게 패턴을 배우는지, 지도·비지도·강화학습의 차이와 넷플릭스 추천부터 자율주행까지의 실제 사례를 초보자 눈높이로 정리했다.
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AI 기본 개념 정리: 머신러닝·딥러닝·NLP·생성형 AI·강화학습 쉽게 이해하기
AI 용어가 폭발적으로 늘어 무엇부터 알아야 할지 막막하다. IBM 테크놀로지가 머신러닝·딥러닝·NLP라는 세 축과 알고리즘·모델·데이터·편향, 생성형 AI·강화학습·설명가능 AI까지 핵심 개념을 쉬운 비유로 풀었다.
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대출 승인 예측 머신러닝 프로젝트: 파이썬으로 배우는 분류 모델 전 과정
은행 대출 승인 여부를 예측하는 분류 모델을 파이썬으로 처음부터 끝까지 만드는 실습. 데이터 정제와 EDA, 레이블 인코딩, 로지스틱 회귀·의사결정트리·랜덤포레스트 비교까지 단계별로 정리했다.
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LoRA 저랭크 적응 기법으로 거대 언어모델을 적은 GPU 메모리로 미세조정하는 원리 이해하기
거대 언어모델을 특정 도메인에 특화하려면 막대한 GPU 메모리가 든다. AI Coffee Break 영상은 원본 가중치를 얼리고 그 차이만 두 개의 작은 행렬로 분해해 학습 파라미터를 줄이는 LoRA 기법의 원리와 장점을 설명한다.
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경사 하강법 원리 단계별 정리: 손실 함수와 학습률로 최적값을 찾는 방법과 확률적 경사 하강법
선형 회귀의 절편과 기울기를 예시로, 경사 하강법이 손실 함수의 도함수를 따라 최적값에서 멀면 큰 걸음을, 가까우면 작은 걸음을 밟으며 다가가는 과정을 학습률과 확률적 경사 하강법(SGD)까지 곁들여 단계별로 설명한다.
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재귀적 자기개선(RSI) 정리: AI가 스스로 진화하는 원리와 가능성·한계·위험
한 AI가 더 똑똑한 AI를 만드는 '재귀적 자기개선(RSI)'은 정말 가능할까. 크레인 부트스트래핑 비유와 프랙탈 탐색 실험을 통해 RSI의 가능성, 지능 폭발을 막는 병목, 자기복제라는 위험까지 핵심만 짚었다.
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신경망이 거의 무엇이든 학습하는 이유: 함수 근사와 보편 근사 정리 쉽게 이해
신경망을 '함수 근사기'로 보면 딥러닝의 원리가 선명해집니다. 뉴런과 가중치, 비선형성(ReLU), 역전파, 보편 근사 정리, 그리고 신경망이 학습할 수 없는 것까지 직관적으로 정리했습니다.
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LLM 지속 학습 실험: AI에게 꿈을 학습시켜 무한 기억 부여하기
한 개발자가 컨텍스트 창 대신 대화를 가중치에 새기는 실험을 소개한다. REM 수면에서 착안한 'AI 꿈' 생성으로 지속 학습을 흉내 내고, 그 한계와 안전 문제까지 짚는다.
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역전파 쉽게 이해하기: 신경망이 오차로부터 학습하는 방법과 순전파·경사하강법
신경망의 핵심 학습 알고리즘인 역전파를 입력·은닉·출력층, 가중치와 편향, 손실 함수, 경사하강법으로 풀어 설명하고 정적·순환 신경망 사례까지 정리했습니다.
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플로우·확산 모델 입문: 노이즈를 데이터로 바꾸는 생성 AI의 수학적 뼈대 (MIT 6.S184)
스테이블 디퓨전·소라·알파폴드가 공유하는 플로우·확산 모델의 원리를 MIT 6.S184 강의를 근거로 정리했다. 생성을 벡터 생성으로 보는 관점부터 벡터장·ODE, 브라운 운동·SDE, 시뮬레이션 방법까지 다룬다.
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테스트 타임 트레이닝(TTT): 긴 문맥을 새 구조 없이 푸는 LLM 학습법 해설
스탠퍼드·버클리·엔비디아 연구진의 '엔드투엔드 테스트 타임 트레이닝' 논문을 해설한다. 새 아키텍처 대신 추론 중에도 모델을 계속 학습시켜 긴 문맥을 저렴하게 처리하는 아이디어와 그 한계를 짚는다.
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NoGIL 파이썬과 머신러닝 성능: GIL 제거가 판다스·넘파이·사이킷런에 미치는 영향
GIL을 제거한 NoGIL 파이썬이 머신러닝을 얼마나 빠르게 하는지 라이브러리별 벤치마크로 검증한다. 순수 파이썬 연산은 약 3배, 판다스는 약 2.7배 빨라졌지만 넘파이·사이킷런 같은 네이티브 코드 기반 라이브러리는 거의 변화가 없었다.
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프롬프트 선택 최적화: 최적 암 식별(Best-Arm Identification)로 LLM 평가 예산 아끼기
여러 프롬프트 중 최고를 고를 때 모두 균등 평가하면 예산이 낭비된다. 멀티암드 밴딧의 최적 암 식별 알고리즘(연속 제거·순차 반감)으로 나쁜 후보를 빨리 걸러 더 적은 비용으로 최적 프롬프트를 찾는 방법.
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LLM 에이전트 개념 쉽게 이해하기: 메모리·계획·행동 모듈과 RAG의 결정적 차이
LLM 에이전트는 대규모 언어 모델을 중심에 두고 메모리·계획·행동 모듈로 환경과 상호작용하는 시스템이다. 이 영상은 '엎질러진 것 치우기' 예시로 단순 LLM, RAG를 붙인 LLM, 그리고 에이전트가 계획을 세우는 방식이 어떻게 다른지 설명한다.
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데이터 사이언티스트 6개월 로드맵 2026: 기초·통계·MLOps·포트폴리오
자격증 수집이 아니라 '증명'을 만드는 6개월 계획. 기초와 통계·머신러닝, MLOps 배포, 온라인 노출과 포트폴리오까지 단계별로 정리한 데이터 사이언티스트 로드맵.
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AI 엔지니어 커리어 준비: 35살 첫 코딩부터 대기업까지, 취업 전략과 성장법
경영학 전공에서 35살에 개발을 시작해 데이터 사이언티스트·머신러닝·AI 엔지니어를 거친 7년의 커리어 이야기. 시작점보다 '완성한 경험'과 자기 것으로 만든 실력이 중요한 이유를 짚는다.
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인공지능 머신러닝 딥러닝 차이와 지도·비지도·강화학습 개념 6분 정리
자율주행·알파고·챗GPT를 뭉뚱그려 부르는 인공지능·머신러닝·딥러닝의 포함 관계와, 지도·비지도·준지도·강화학습이라는 네 가지 학습 방식의 차이를 쉽게 풀어 설명한다.
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엔트로피로 이해하는 AI: 크로스엔트로피·온도·KL 발산까지 한 번에
물리학에서 온 엔트로피가 크로스엔트로피 손실, 퍼플렉시티, 챗봇 온도, KL 발산까지 AI 곳곳에 나타난다. Vizuara의 강의를 쉽게 풀었다.
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머신러닝 해석가능성(Interpretability): 적대적 예제·특징 시각화·탱크 탐지 사례로 이해하기
모델이 정말 대상을 보고 판단하는지 어떻게 알 수 있을까. 적대적 예제, 특징 시각화, 탱크 탐지 사례로 머신러닝 해석가능성의 핵심을 풀어낸다.
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머신러닝 평가 지표 정리: 정확도·정밀도·재현율·F1·MAE·RMSE·R²
모델을 학습시키는 것만으로는 부족하다. 실제 성능을 알려면 평가 지표가 필요하다. 분류에 쓰는 정확도·정밀도·재현율·F1부터 회귀의 MAE·RMSE·R²까지 언제 무엇을 쓸지 정리한다.
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강화학습 핵심 개념: 정답이 없는 신경망을 정책 경사로 학습시키는 원리
이상적인 출력값을 미리 알 수 없을 때 신경망을 어떻게 학습시킬까. 스탯퀘스트가 감자튀김 가게 선택 예시로 강화학습과 정책 경사의 핵심을 설명한다.
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디퓨전 모델의 원리 쉽게 이해하기: 이미지 공간과 벡터 필드로 그림 생성 풀어보기
디퓨전 모델이 노이즈에서 이미지를 만드는 원리를 '이미지 공간'이라는 관점으로 풀어낸다. 좋은 이미지들이 모인 군집, 가장 가까운 군집을 향한 방향, 그리고 사람 라벨 없이 학습되는 이유까지 차근차근 정리했다.
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임베딩이란? word2vec 신경망으로 보는 단어 벡터 학습 원리와 스킵그램 개념 정리
구글이 설명하는 word2vec 신경망으로 단어 임베딩이 어떻게 학습되는지, 원-핫 입력층·투영(임베딩)층·소프트맥스 출력층 구조와 스킵그램, 임베딩 행렬, 비슷한 단어의 벡터 근접성 개념까지 쉽게 정리했습니다.
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볼트젬마와 차등 정보보호: LLM이 학습 데이터를 외우지 못하게 하는 원리
구글의 볼트젬마는 사전학습 단계에 차등 정보보호를 적용해 학습 데이터 암기를 0으로 줄인 언어 모델이다. 그래디언트 클리핑과 노이즈로 개인정보 유출을 막는 원리를 정리했다.
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LLM 양자화 기초 정리: 실수를 정수로 바꿔 모델을 압축하는 방법
양자화는 모델 가중치를 실수에서 정수로 바꿔 크기를 줄이고 추론을 빠르게 한다. 왜·언제·어떻게 하는지, PTQ와 QAT, 보정과 스케일 계산까지 기초를 정리했다.
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파이썬 머신러닝 입문 강의 정리: 회귀·릿지·라쏘 핵심 개념
파이썬 머신러닝 풀코스가 다루는 학습 로드맵과 핵심 개념을 정리했다. 데이터에서 의사결정으로, 특성(차원) 축소의 직관, 선형·다중 선형 회귀와 계수의 의미, 그리고 릿지와 라쏘의 차이를 통한 특성 선택까지 살펴본다.
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신경망 쉽게 이해하기: 코알라 판별 비유로 배우는 딥러닝의 층 구조와 역전파 학습 원리
codebasics가 무거운 수학 없이 신경망을 설명한다. 학생들이 코알라의 눈·코·귀를 나눠 판별하는 비유로 뉴런과 은닉층, 역전파 학습, 그리고 신경망이 스스로 특징을 찾아내는 원리를 풀어낸다.
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머신러닝 vs 딥러닝 차이 — 신경망 계층과 데이터 라벨링으로 구분하기
IBM의 강의가 피자 주문 결정 모델을 예로 들어 머신러닝과 딥러닝의 관계를 설명하고, 신경망 계층 수와 사람의 데이터 라벨링 개입 여부라는 두 가지 핵심 차이를 짚는다.
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머신러닝이란 무엇인가 — 데이터로 질문에 답하는 학습과 예측의 원리
구글 클라우드의 입문 강의가 머신러닝을 '데이터를 사용해 질문에 답하기'라는 다섯 단어로 정의하고, 학습과 예측이라는 두 축, 그리고 일상 속 활용 사례를 쉽게 풀어낸다.
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AI 작동 원리 쉽게 이해하기, 초보자를 위한 인공지능 기초 설명
AI는 데이터에서 패턴을 배워 가장 가능성 높은 답을 고르는 도구다. 고양이 사진 예시부터 3단계 작동 방식, AI가 할 수 있는 일과 없는 일까지 초보자 눈높이로 정리했다.
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멀티모달 융합 완전정리: MIT 강의로 보는 상호작용·저랭크·게이트 융합
MIT 멀티모달 강의를 바탕으로 여러 모달리티를 합치는 융합 기법을 정리한다. 중복·고유·시너지 상호작용부터 곱셈 융합, 저랭크 근사, 게이트 융합까지 다룬다.
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딥러닝이란? 신경망 층 구조와 학습 원리, 머신러닝과의 차이까지
딥러닝은 다층 신경망으로 원시 데이터에서 스스로 특징을 배우는 머신러닝의 한 갈래입니다. 뉴런과 가중치, 층 구조, 순전파·역전파 학습, 활성화 함수와 비선형성을 쉽게 풀었습니다.
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머신러닝이란? 지도·비지도·강화학습과 신경망까지 한 번에 이해하기
일일이 규칙을 코딩하는 전통 프로그래밍과 달리, 머신러닝은 예시 데이터에서 스스로 패턴을 찾아냅니다. 세 가지 학습 방식과 신경망, 의료·기후 활용과 한계까지 정리했습니다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 다음 단어 예측, 트랜스포머 어텐션, RLHF까지 쉽게 이해하기
ChatGPT·Claude·Gemini 같은 AI는 사실 '생각'하는 것이 아니라 방대한 데이터로 학습한 패턴을 바탕으로 다음에 올 단어를 확률적으로 예측한다. 트랜스포머와 어텐션, 파라미터, RLHF의 개념을 초보자 눈높이로 풀어낸다.
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2026 인공지능 입문 총정리: AI·머신러닝·생성형AI·AI 에이전트와 프롬프트 기초
2026년 AI는 이미 일상 곳곳에 스며들었다. Simplilearn 입문 강의를 바탕으로 AI와 머신러닝·딥러닝의 차이, 생성형 AI와 LLM, AI 에이전트, 주요 도구와 프롬프트 기초, 그리고 초보자가 피해야 할 실수까지 정리한다.
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AI 에이전트 지속 학습(VCL): 실패 로그를 재현 가능한 개선으로
AI 에이전트가 실패 경험에서 배우되 기존 성능을 망가뜨리지 않는 '검증 가능한 지속 학습'의 개념과, 재현성·전체성·평생성·효율성 네 원칙을 RELAI 사례로 정리했다.
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딥 신경망 작동 원리 쉽게 이해하기 — 가중치·시그모이드·역전파까지
4픽셀 흑백 이미지 예시로 신경망이 패턴을 학습하는 과정을 풀어낸다. 입력 뉴런과 가중치, 시그모이드·ReLU 스쿼싱, 그리고 역전파와 경사하강 학습까지 핵심을 담았다.
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신경망 작동 원리 완전정복: 가중치, 편향, 활성화 함수, 역전파
신경망을 함수 근사기로 이해하는 단계별 설명. 가중치와 편향, ReLU·시그모이드 같은 활성화 함수, 비용 함수와 경사하강, 그리고 학습을 빠르게 하는 역전파의 개념을 정리했다.
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인공신경망 쉬운 설명: 로지스틱 회귀, 은닉층, 경사하강으로 이해하기
전립선암 예측 예제로 인공신경망을 단계별로 풀어낸다. 은닉층 없는 단순 신경망이 로지스틱 회귀와 같아지는 이유, 최소제곱과 경사하강, 그리고 은닉층이 비선형 데이터를 분류하는 원리를 통계 관점에서 설명한다.
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컴퓨터 비전이 어려운 이유 — 데이터, 자기지도학습, 그리고 일반화의 벽
인간에겐 너무 자연스러운 '보기'가 컴퓨터에겐 왜 난제인가. 데이터의 중요성, 지도학습과 자기지도학습, 그리고 새로운 상황에 적응하는 문제까지 정리했다.
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AI 엔지니어 파이썬 학습법 2026 — 꼭 필요한 4가지 기초와 프로젝트 로드맵
AI/ML 커리어 코치가 말하는 2026년 AI 엔지니어용 파이썬 학습법. 표준 강좌 대신 자료구조·API·파일·환경관리 4가지 기초에 집중하고 LLM 호출부터 에이전트까지 프로젝트를 쌓아 올리는 방법을 정리했다.
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파이썬 머신러닝 입문: scikit-learn 결정 트리로 음악 추천 모델 만들기
전통적 프로그래밍으로는 풀기 힘든 문제를 머신러닝으로 접근하는 법. 파이썬과 주피터, scikit-learn으로 나이·성별에 맞는 음악 장르를 예측하는 모델을 단계별로 만든다.
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2026 머신러닝 엔지니어 로드맵: 수학보다 빌드가 먼저, 파이썬부터 MLOps까지 4단계 학습 경로
구글 출신 엔지니어가 제시하는 2026년 ML 엔지니어 로드맵. 수개월간 수학만 파는 옛 방식 대신, 파이썬 기초부터 딥러닝·LLM·MLOps까지 만들면서 배우는 4단계 실전 경로를 정리했다.
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신경망·딥러닝 입문 정리: AI 역사부터 뉴런·가중치·ReLU 활성화 함수까지 MIT 강의로 이해하기
MIT 딥러닝 강의 1강 정리. 규칙 기반 AI에서 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI로 이어진 세 번의 도약과, 로지스틱 회귀에서 출발해 신경망·가중치·활성화 함수(ReLU)를 이해하는 원리를 담았다.
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머신러닝 기초 총정리: 데이터 사이언스, 지도·비지도·강화학습, 과적합과 편향-분산
입문자를 위한 머신러닝·데이터 사이언스 기초 강의를 정리했다. 빅데이터의 4V, AI·ML·DL의 관계, 세 가지 학습 유형, 과적합과 편향-분산 트레이드오프까지 핵심 개념을 다룬다.
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머신러닝 모델 배포 가이드 — 클라우드 vs 엣지, 서빙과 모니터링 실무
머신러닝 모델을 프로덕션에 올리는 과정을 배포·서빙·모니터링 세 단계로 나누어 정리했다. A/B 테스트와 카나리 배포, 클라우드와 엣지의 트레이드오프, 드리프트 모니터링까지 핵심 결정 지점을 짚는다.
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MLOps란 무엇인가 — 데이터 수집부터 배포까지 ML 운영 실무 가이드
MLOps는 데브옵스 원칙을 머신러닝에 적용한 실무 분야다. 모델 학습은 전체의 20%에 불과하며, 데이터 파이프라인·배포·모니터링 같은 엔지니어링이 성패를 가른다는 점을 프로젝트 관점에서 정리했다.
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머신러닝 드리프트란 — 개념·데이터·라벨·특징 드리프트 탐지와 대응
학습 데이터와 현실이 어긋나면서 모델 정확도가 떨어지는 드리프트를 개념·데이터·라벨·특징 유형으로 나누어 설명하고, 라벨 유무에 따른 탐지 방법과 근본 원인 분석·대응 절차를 정리했다.
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직장인이 일하면서 AI·머신러닝을 배우는 법 — 멘토와 구조화된 학습, 지원 체계의 힘
AI·머신러닝 과정을 수료한 한 실무자가 학습 경험을 돌아본다. 기술·비즈니스·데이터 중심 기업이라는 흐름과 신경망에 대한 흥미, 그리고 멘토와 지원 체계가 바쁜 일상 속 학습에 준 도움을 하나씩 이야기한다.
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신경망 작동 원리 쉽게 이해하기 — 뉴런·가중치·레이어와 추천 시스템의 학습 방법
인공 뉴런이 여러 입력 신호를 어떻게 합치는지부터, 사용자의 평점을 피드백 삼아 가중치를 조정하며 학습하는 과정을 영화 추천 시스템 예시로 쉽게 풀어내고, 입력·은닉·출력 레이어로 쌓인 신경망이 실제로 어디에 쓰이는지까지 정리했습니다.
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인공지능(AI)이란 무엇인가 — 약한 AI·강한 AI와 머신러닝·딥러닝의 차이 쉽게 이해하기
인공지능이란 무엇인지 정의부터 시작해, 적응·추론·문제 해결이라는 핵심 능력과 알파고·알렉사로 살펴보는 약한 AI와 강한 AI의 구분, 그리고 머신러닝·딥러닝이 AI와 어떤 포함 관계인지까지 일상 사례와 함께 한 번에 정리했습니다.
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머신러닝과 AI 기초 완벽 정리: 분류·의사결정 경계·인공신경망·딥러닝까지 쉽게 이해하기
컴퓨터가 데이터로 학습해 예측하고 판단하는 머신러닝의 원리를, 나방 분류 예시와 의사결정 경계, 결정 트리, 인공신경망, 딥러닝, 그리고 약한 AI와 강한 AI 개념까지 차근차근 풀어낸 컴퓨터 과학 입문 해설입니다.
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경사 하강법 vs 진화 알고리즘 — 신경망 학습(최적화)의 원리와 차원의 저주
신경망 학습은 결국 손실 지형에서 가장 낮은 곳을 찾는 탐색이다. 진화(무작위 탐색)와 경사 하강법을 비교하며, 왜 경사 하강법이 대규모 신경망의 표준이 됐는지 설명한다.
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신경망은 만능 함수 근사기 — 곡선 맞춤, 푸리에 특징, 차원의 저주까지
신경망이 함수를 짓는 기계라는 관점에서 이미지·구면·조개껍데기·만델브로 집합을 근사한다. 테일러·푸리에 특징을 더한 실험으로 저차원의 성공과 고차원의 한계를 보여준다.
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신경망 개념 학습 원리 — 지각 공간·뉴런 분할·계층 구조로 쉽게 이해하기
신경망은 왜 마법이 아닌가. 입력을 지각 공간의 점으로 보고, 뉴런이 공간을 나누며, 계층이 접기처럼 공간을 재배열해 개념을 분리하는 원리를 그림처럼 설명한다.
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엔드투엔드 머신러닝 프로젝트 만들기: 프로핏 예측·CI/CD·수파베이스·스트림릿으로 배포까지
주가를 예측해 포트폴리오를 최적화하는 엔드투엔드 머신러닝 프로젝트를 따라간다. 프로핏 예측, 포이트리·파이엔브 관리, 서클CI와 깃허브 액션, 수파베이스, 스트림릿, VPS 배포까지 실무 방식을 그대로 보여준다.
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머신러닝 시스템 설계와 프로덕션 준비: 칩 후옌이 말하는 모델 운영·반복·실시간 ML의 원칙
칩 후옌이 슈퍼 데이터 사이언스 팟캐스트에서 머신러닝 시스템 설계를 이야기한다. 왜 모델이 프로덕션에 가지 못하는지, 모델 노후화와 실시간 ML, 데이터·피처 설계, 비즈니스 정렬까지 실전 원칙을 정리했다.
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역전파(Backpropagation)란? 신경망 학습의 핵심 알고리즘 직관으로 이해하기
3Blue1Brown이 수식 없이 직관만으로 역전파를 설명한다. 손글씨 숫자 인식 예시로 신경망이 가중치와 편향을 어떻게 조정하는지, 음의 기울기부터 미니배치와 확률적 경사 하강(SGD)까지의 흐름을 쉽게 풀어낸다.
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LLM 파인튜닝 가이드: 학습 vs 미세조정 선택과 8단계 실전 절차
니치한 업무에 LLM 결과가 어긋난다면? 처음부터 학습할지 파인튜닝할지 판단하는 기준과 데이터 품질, 인프라, 목표 설정부터 배포까지 8단계 절차를 정리했습니다.
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앤드루 응의 스탠퍼드 CS229 머신러닝 1강 정리: 지도학습과 비지도학습 핵심 기초 개념
앤드루 응이 진행한 스탠퍼드 CS229 머신러닝 첫 강의를 정리했다. AI는 새로운 전기라는 비유부터 머신러닝의 두 가지 정의, 지도학습의 회귀와 분류, 비지도학습, 그리고 체계적인 학습 전략까지 핵심 개념을 두루 담았다.
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파인튜닝 쉽게 이해하기: 전이학습으로 이미 학습된 신경망을 새로운 작업에 재사용하는 원리와 구현 방법
이미 학습된 신경망을 비슷한 새 문제에 다시 활용하는 파인튜닝의 개념을, 자동차 인식 모델을 트럭 인식에 적용하는 예로 쉽게 설명한다. 전이학습과의 관계부터 마지막 층 제거·추가, 가중치 동결 과정까지 단계별로 정리했다.
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신경망과 AI 이해하기 — 인공지능·머신러닝·딥러닝·신경망 계층 구조 정리
IBM 기술 채널이 설명하는 AI의 계층 구조를 정리했다. 인공지능·머신러닝·딥러닝·신경망의 관계, 뇌 뉴런을 본뜬 구조, 세 가지 기본 신경망 유형과 대표 활용 사례를 다룬다.
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신경망과 딥러닝의 작동 원리: 퍼셉트론·은닉층·이미지넷·알렉스넷으로 배우는 AI 입문
퍼셉트론에서 은닉층까지, 신경망이 개와 고양이 이미지를 인식하는 원리를 크래시코스 AI 강의로 정리했다. 이미지넷과 알렉스넷의 등장, 가중치 계산과 딥러닝의 성능·설명가능성 한계까지 두루 살펴본다.
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2026년 LLM 아키텍처 변화: 하이브리드 모델, KV 캐시, 추론과 에이전트 시대 핵심 정리
AI 연구자 세바스찬 라시카가 2026년 LLM의 변화를 짚는다. 트랜스포머와 맘바를 결합한 하이브리드 구조, KV 캐시 절약, RLVR 기반 추론, 추론 시점 스케일링, 그리고 에이전트를 감독하는 개발자의 인지 부담까지 폭넓게 다룬다.
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인공지능이란 무엇인가 — AI의 3단계 ANI·AGI·ASI와 머신러닝·딥러닝·NLP 관계 쉽게 이해하기
넷플릭스 추천, 시리, 테슬라까지 이미 우리 곁에 있는 인공지능. AI의 정의와 1956년의 역사, ANI·AGI·ASI 세 단계, 그리고 머신러닝·딥러닝·NLP의 관계와 의료·교육·금융 등 산업별 활용까지 한눈에 정리했습니다.
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머신러닝 학습 방식 3가지 총정리 — 비지도학습·지도학습·강화학습의 차이와 결합 원리 쉽게 이해하기
의료 데이터 예시로 풀어 보는 인공지능의 학습 원리. 비지도·지도·강화학습이 각각 어떻게 다르고, 이 세 방식을 결합하면 왜 더 강력해지는지, 그리고 스스로 배우는 AI가 낳는 블랙박스와 윤리 문제까지 함께 짚어 봅니다.
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벡터 데이터베이스 입문 — 임베딩·내적·유클리드 거리로 유사도 검색하는 원리 이해하기
전통적인 SQL 테이블에 벡터 열을 더하는 방법부터 내적 기반 유사도와 유클리드 거리의 정렬 방향 차이, 단어·문장 임베딩, 근사 최근접 이웃 검색까지 벡터 데이터베이스의 작동 원리를 손으로 그리며 쉽게 설명한다.
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벡터 임베딩이란? AI가 단어를 숫자 벡터로 바꿔 단어 사이의 의미 관계를 학습하는 원리 정리
숫자만 이해하는 컴퓨터가 'king'과 'queen'이 가깝다는 것을 어떻게 알까? 원-핫 인코딩의 한계부터 임베딩 행렬과 학습을 통한 의미 획득까지, 벡터 임베딩의 원리를 한국어로 쉽게 정리했다.
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2026 LLM 공부 순서 가이드: 기초부터 AI 에이전트까지 4단계
구글·마이크로소프트 출신 AI 리더가 제안하는 대규모 언어 모델 학습 로드맵. 기초 머신러닝부터 트랜스포머, 파인튜닝·RAG, AI 에이전트까지 순서대로 정리했다.
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머신러닝 완전 입문 가이드: 지도·비지도·강화학습과 데이터 중심 파이프라인까지 쉽게 이해하기
머신러닝을 처음 접하는 사람을 위해 규칙 기반 프로그래밍과의 차이부터 지도·비지도·강화학습의 세 가지 유형, 데이터에서 시작하는 파이프라인, 그리고 수학과 파이썬으로 이어지는 학습 로드맵까지 쉬운 비유로 풀어냈습니다.
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경사 하강법이란 무엇인가? 신경망이 스스로 학습하는 딥러닝의 핵심 원리를 쉽게 이해하기
3Blue1Brown 한국어가 손글씨 숫자 인식 신경망을 예로 들어 경사 하강법을 설명한다. 비용 함수를 최소화하도록 가중치와 바이어스를 조금씩 조정하며 학습이 이뤄지는 딥러닝의 핵심 원리와 그 한계까지 풀어낸다.
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LLM 분류 미세조정 입문: 사전학습 GPT를 스팸 이메일 분류기로 바꾸는 실전 코딩 강의 6편
세바스찬 라슈카가 사전학습한 GPT 모델의 거대한 출력층을 두 개 노드로 교체하고 마지막 트랜스포머 블록만 학습시켜, 스팸과 정상 메시지를 가려내는 분류기로 미세조정하는 과정을 코드와 함께 단계별로 설명한다.
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머신러닝 면접 필수 모델 5가지 정리: 선형·로지스틱 회귀, 결정 트리, KNN, 나이브 베이즈
머신러닝 면접에서 자주 묻는 다섯 가지 기본 모델인 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, KNN, 나이브 베이즈를 면접 질문과 이론, scikit-learn 코드로 짚어 핵심 직관을 빠르게 잡아 준다.
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AI 월드컵 2026 예측 프로젝트: 포아송 회귀·Elo 점수·몬테카를로 시뮬레이션으로 우승 확률 계산
파이썬과 포아송 회귀, 경기마다 갱신되는 Elo 점수, 몬테카를로 시뮬레이션을 활용해 2026 월드컵 우승 확률을 예측하는 엔드투엔드 머신러닝 프로젝트를 데이터 수집부터 검증과 배포까지 단계별로 자세히 소개한다.
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ML 이탈 예측 모델 배포 가이드 — FastAPI·MLflow·Docker·AWS 엔드투엔드
노트북에서 정확도만 보고 끝내는 튜토리얼을 넘어, 원본 데이터부터 FastAPI·Docker·GitHub Actions·AWS 배포까지 누구나 쓸 수 있는 고객 이탈 예측 모델을 완성하는 전 과정을 정리했다.
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Transformers.js 작동 원리: 브라우저에서 AI 모델 실행하는 법
Hugging Face의 Transformers.js가 모델·텐서·ONNX·양자화·파이프라인을 어떻게 다루는지, 자바스크립트만으로 로컬 AI를 실행하는 구조를 풀어 설명한다.
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AI 엔지니어 로드맵 2026: Python·머신러닝·생성형 AI 학습 순서 총정리
AI 엔지니어가 되려면 무엇을 어떤 순서로 배워야 할까. Python과 통계 기초부터 머신러닝·딥러닝·생성형 AI, 그리고 엔드투엔드 프로젝트와 포트폴리오까지 단계별 학습 로드맵을 정리했다.
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SciPy 입문: 머신러닝을 위한 선형대수·최적화·통계 모듈 정리
NumPy 위에 세워진 과학 계산 라이브러리 SciPy의 주요 모듈과 머신러닝에서의 쓰임을 초보자 관점에서 정리한 튜토리얼 요약이다.
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LightGBM이란? 빠르고 정확한 머신러닝 그래디언트 부스팅 라이브러리 입문 정리
마이크로소프트가 개발한 LightGBM의 개념과 장단점, 주요 파라미터, XGBoost와의 차이, 실제 활용 사례까지 머신러닝 입문자를 위해 핵심만 정리했습니다.
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디퓨전 모델이란? 트랜스포머와의 차이, 노이즈 학습 원리와 역사 정리
디퓨전 모델이 자기회귀(트랜스포머) 모델과 어떻게 다른지, 노이즈를 더했다 제거하며 학습하는 원리와 데이터 효율성, 2015년부터 이어진 발전 과정을 알기 쉽게 정리했습니다.
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머신러닝이란? 분류와 예측, 학습 과정과 알고리즘 핵심 100초 요약
명시적 프로그래밍 없이 데이터로 학습하는 머신러닝의 개념을 분류와 예측, 데이터 정제와 특성 공학, 학습·검증 과정, 주요 알고리즘 중심으로 짧고 명확하게 정리했습니다.
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딥러닝 기초 완전정복: 신경망·활성화함수·역전파를 한 번에 이해하기
딥러닝이 머신러닝과 어떻게 다른지, 신경망의 층 구조와 가중치·활성화 함수·순전파·역전파·옵티마이저까지 핵심 개념을 초보자 눈높이로 풀어 설명한다.
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OpenCV 완전 입문: 이미지 전처리부터 객체 검출·OCR 활용까지
컴퓨터 비전의 핵심 라이브러리 OpenCV의 정의와 설치, 이미지 전처리 과정, 머신러닝 파이프라인에서의 역할, 객체 검출·OCR 활용과 장단점을 초보자 눈높이로 정리한다.
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머신러닝 기초 완전정복: 지도·비지도·강화학습부터 모델 배포까지
유튜브 추천부터 스팸 필터까지, 머신러닝이 무엇이고 어떤 단계를 거쳐 모델이 완성되는지 초보자 눈높이로 정리했다. 학습 유형과 전체 워크플로를 한 번에 짚는다.
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머신러닝 엔지니어 로드맵: 파이썬·수학·모델 배포까지 9단계 학습 순서
파이썬부터 깃, 자료구조, SQL, 수학, 모델 배포까지. 머신러닝 엔지니어가 되기 위해 순서대로 익혀야 할 9가지 기술과 현실적인 학습 기간을 정리했다.
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AI 기초 개념 총정리: 머신러닝·딥러닝·생성형 AI·AI 에이전트 차이
AI를 처음 배울 때 쏟아지는 용어를 직관적으로 정리한다. 머신러닝과 딥러닝의 관계, 지도·비지도 학습, 신경망 작동 원리, 생성형 AI와 AI 에이전트의 차이까지 한눈에 살펴본다.
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연합학습(Federated Learning)에 VLM 프롬프트 튜닝 — PromptFL·FedOTP·FedMGP 정리
고려대 김성범 교수 연구실 세미나가 데이터를 공유하지 않는 연합학습에 비전-언어 모델(VLM) 프롬프트 튜닝을 접목한 세 연구 PromptFL·FedOTP·FedMGP로 데이터 이질성 문제를 짚는다.
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ML 연구를 프로덕션으로: 연구-개발 핸드오프를 빠르게 만드는 3단계
주택 설계 스타트업 Higharc의 연구 엔지니어가 최신 ML 연구를 실제 제품으로 옮길 때 쓰는 세 가지 방법(연구 문서화, 코드 구조, 분해와 리뷰)을 설명한다.
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시계열 예측 패러다임 변화 - ARIMA·트랜스포머·채널 전략·TimesFM 정리
통계 모형(ARIMA)에서 딥러닝, 트랜스포머, 채널 독립·의존 전략을 거쳐 제로샷 파운데이션 모델 TimesFM까지, 시계열 예측 모델의 발전 흐름을 한눈에 정리한다.
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레이블 노이즈 러닝 - ID·OOD 노이즈 구분과 RRL·DSOS 방법론 정리
현실 데이터에는 잘못 달린 레이블과 분포가 다른 OOD 데이터가 섞여 있다. ID·OOD 노이즈를 구분해 강건하게 학습하는 RRL과 DSOS 두 연구를 정리한다.
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멀티모달 AI란? 텍스트·이미지·소리를 통합하는 인공지능 쉬운 설명
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 소리 등 여러 형태의 데이터를 동시에 이해하고 생성하는 인공지능이다. 개념과 의료·창작·교육·고객서비스 활용 사례, 그리고 도입 과제를 정리했다.
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디퓨전 vs 자기회귀 모델 — 이미지 생성 AI의 작동 원리와 속도 차이
이미지 생성 AI가 어떻게 무에서 그림을 만들어내는지, 자기회귀 모델과 디퓨전 모델의 차이를 통해 설명한다. 생성도 결국 예측(곡선 맞추기)이라는 핵심 아이디어를 짚는다.
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머신러닝 입문 풀코스 — 지도·비지도 학습과 분류·회귀·군집화 정리
초보자를 위한 머신러닝 풀코스 강의를 정리했습니다. 지도·비지도 학습, 분류와 회귀, 신경망과 TensorFlow, k-평균 군집화와 PCA를 코랩 실습 흐름으로 설명합니다.
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강화학습 기초 — 보상, 상태, 정책, 탐험과 활용의 균형
강화학습은 시행착오를 거쳐 보상을 최대화하도록 AI를 훈련하는 방법이다. 에이전트·상태·보상·정책 같은 핵심 개념과 탐험과 활용의 균형을 쉬운 예시로 설명한다.
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머신러닝이란? 지도학습·비지도학습·강화학습 쉽게 이해하기
머신러닝의 개념과 KNN 알고리즘, 지도·비지도·강화학습의 차이를 노래 취향과 동전 분류 같은 친숙한 예시로 풀어 설명한다.
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인공지능(AI) 기초: 종류와 머신러닝·신경망·딥러닝 작동 원리
인공지능의 정의부터 좁은 AI·일반 AI·초지능이라는 세 가지 유형, 그리고 머신러닝·신경망·딥러닝이라는 작동 원리와 의료·금융 등 실제 활용까지 기초부터 정리합니다.
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머신러닝 용어 총정리: 지도학습·과적합·하이퍼파라미터 핵심 개념
데이터와 특성의 정의부터 지도·비지도·강화학습, 손실함수와 경사하강법, 과적합과 정규화, 특성 공학까지 실무에서 쓰이는 머신러닝 용어를 초급부터 차근차근 정리했습니다.
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파이썬 사이킷런 첫 머신러닝 모델 만들기 선형회귀 랜덤포레스트 실습
구글 코랩과 사이킷런으로 용해도 데이터셋을 불러와 선형회귀와 랜덤포레스트 모델을 만들고 MSE·R²로 성능을 비교하는 첫 머신러닝 프로젝트 과정을 단계별로 정리했다.
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머신러닝 독학 로드맵 2025: 현직 연구원이 알려주는 6단계 학습법
세계적 AI 스타트업의 현직 연구 과학자가 처음부터 다시 머신러닝을 배운다면 택할 6단계를 소개한다. 파이썬 기초부터 수학, 딥러닝, 프로젝트, 자기 PR까지의 순서를 짚는다.
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MLOps란 무엇인가: 머신러닝 모델을 실제 서비스로 안정적으로 운영하는 법
노트북에서 잘 돌던 머신러닝 모델이 운영 환경에서 깨지는 이유를 은행 사기탐지 사례로 짚고, 환경 일관성·성능 테스트·데이터 드리프트·재현성·모니터링을 다루는 MLOps를 정리했다.
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AI 배우기 늦지 않은 이유 5가지 — 채용 데이터와 산업 사이클 분석
채용 데이터와 AI 발전 사이클을 근거로, 지금이 AI를 배우기 좋은 때인 이유와 변화한 채용 기준에서 살아남는 법을 정리했습니다.
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2026년 머신러닝 독학 로드맵: AI를 활용한 파이썬·수학·딥러닝 6단계 학습법
AI 연구 과학자가 제안하는 2026년 머신러닝 학습 6단계. 코드를 읽고 이해하는 파이썬부터 필수 수학, 고전 ML, 딥러닝, 프로젝트, 결과 공유까지 AI를 개인 튜터로 활용하는 방법을 정리했습니다.
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벡터 데이터베이스 작동 원리: 유사도 측정과 근사 최근접 이웃 인덱싱 총정리
데이터를 벡터로 바꿔 저장하는 벡터 데이터베이스의 개념부터 코사인 유사도·내적 같은 유사도 측정, 그리고 곱 양자화·LSH·HNSW 등 빠른 검색을 위한 인덱싱 기법까지 핵심만 정리했습니다.
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머신러닝 엔지니어 로드맵 2026: 수학·파이썬·ML·딥러닝·MLOps
수학과 통계, 파이썬, SQL, 핵심 머신러닝 알고리즘, 딥러닝, 소프트웨어 엔지니어링, MLOps까지 머신러닝 엔지니어가 되기 위한 단계별 학습 로드맵과 추천 자료를 정리했다.
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머신러닝 취업 가이드: 직무 종류·전직 경로·이력서·면접 전략
머신러닝 분야 취업을 노린다면 엔지니어가 유일한 길은 아니다. 다양한 ML 직무와 전직 경로, 10초 안에 읽히는 이력서 작성법, 회사 성숙도별 선택 기준까지 정리했다.
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머신러닝 프로젝트 관리: 제품 발굴·단계별 개발·배포·모니터링
알고리즘만 안다고 ML 제품이 성공하지 않는다. 제품 발굴과 데이터 인프라 평가, MVP·성장·성숙 단계 개발, 학습·배포 파이프라인, 모니터링까지 ML 프로젝트 관리 프레임워크를 정리했다.
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AI 엔지니어 vs ML 엔지니어 차이: 2026년 커리어 선택 가이드
모델을 처음부터 학습시키는 ML 엔지니어와 기존 모델을 제품에 통합하는 AI 엔지니어의 차이, 진입 장벽과 일상 업무, 그리고 왜 AI 엔지니어가 독학에 유리한지 정리했다.
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AI 머신러닝 풀코스 정리 — 지도·비지도 학습, 모델 평가, 딥러닝 기초
심플리런(Simplilearn)의 AI·머신러닝 풀코스를 정리했다. AI/ML의 차이, 12개 모듈 구성, 지도·비지도 학습, scikit-learn 붓꽃 분류 실습까지 한국어로 풀었다.
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LLM 파인튜닝 입문: CPT·LoRA·데이터 전처리로 작은 모델을 도메인에 맞추는 법
1억 3500만 파라미터 모델을 논문 도메인에 맞춰 연속 사전학습(CPT)하는 과정을 데이터 전처리, LoRA vs 전체 파인튜닝, 평가 지표, 과적합 대응까지 실험 중심으로 정리했습니다.
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LLM 파인튜닝 완전정복: 자기지도·지도·강화학습과 LoRA 효율화
GPT-3 같은 기반 모델을 특정 용도에 맞게 다듬는 파인튜닝의 개념과 세 가지 방식, 그리고 적은 파라미터로 학습하는 LoRA 기법을 예제 코드 흐름과 함께 정리했다.
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영리한 한스 효과와 AI 음악 분류 — 모델이 음악을 이해하지 못하는 이유
20세기 초 '영리한 한스' 말 이야기에서 출발해, AI 음악 분류기가 음악이 아니라 엉뚱한 주파수 패턴에 반응하는 '지름길 학습'을 어떻게 증명하는지 Computerphile이 설명한다.
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머신러닝 기본 용어 정리 — AI, 알고리즘, 모델, 학습·테스트 데이터 한눈에
머신러닝을 처음 접할 때 헷갈리는 핵심 용어를 22분 분량으로 정리한 영상 요약. AI와 ML의 차이부터 모델·모델 학습·학습 데이터와 테스트 데이터까지 예시로 짚는다.
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데이터 사이언스 주기율표: ETL·분석·평가까지 한눈에 정리하는 법
화학 주기율표처럼 데이터 사이언스 용어를 정리하면 어떨까? ETL·인코딩·교차검증·드리프트·클러스터링이 데이터 성숙도와 분석 단계 안에서 어떻게 연결되는지 풀어본다.
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벡터 데이터베이스 쉽게 이해하기: 임베딩·인덱스·유사도 검색의 원리
비정형 데이터를 숫자 벡터로 바꿔 의미 기반으로 검색하는 벡터 데이터베이스의 작동 방식과 임베딩·인덱스 개념, 주요 활용 사례와 대표 솔루션을 초보자 눈높이로 정리했습니다.
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머신러닝이란? 데이터로 스스로 학습하는 AI 원리 쉽게 이해하기
넷플릭스 추천부터 구글 지도 도착 시간까지, 우리가 매일 쓰는 앱을 똑똑하게 만드는 머신러닝의 작동 방식과 한계를 쉽게 정리했다.
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신경망 쉽게 이해하기: 노드·가중치·활성화 함수로 곡선 맞추기
신경망은 복잡해 보이지만 본질은 데이터에 곡선을 맞추는 기계다. 약물 용량 예시로 노드와 연결, 가중치와 편향, 소프트플러스·ReLU 같은 활성화 함수가 어떻게 새로운 곡선을 만들어 데이터에 맞추는지 단계별로 보여준다.
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머신러닝 기초 총정리 — AI 엔지니어를 위한 모델·딥러닝·강화학습·데이터
지능은 세계의 모델에서 나온다는 관점에서 머신러닝·딥러닝·강화학습이 컴퓨터를 학습시키는 세 가지 방식과, 좋은 데이터가 모델 성능을 좌우하는 이유를 쉽게 풀어 정리했습니다.
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머신러닝 알고리즘 총정리: 선형회귀·로지스틱·KNN·SVM·결정트리·신경망
수식 대신 직관으로 정리한 머신러닝 알고리즘 지도. 선형·로지스틱 회귀, KNN, SVM, 결정 트리와 랜덤 포레스트·부스팅, 신경망, 차원 축소까지 핵심만 짚습니다.
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2025 AI·머신러닝 학습 로드맵 — 처음부터 가장 빠르게 배우는 단계별 순서
지금 지식으로 AI·ML을 처음부터 다시 배운다면 어떤 순서로? 엔지니어처럼 생각하기, 파이썬, 데이터 리터러시, AI 모델 실습, ML 기초, LLM·에이전트, 그리고 다량의 프로젝트까지 정리했습니다.
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AI 에이전트란 무엇인가 — 규칙 기반·학습형 하이브리드 동작 원리와 제작 단계 완전 정리
AI 에이전트의 정의와 규칙 기반·학습 기반·하이브리드 구분, 과거 시스템과의 차이, 맥킨지가 말한 생산성 20~40% 향상, 비전문가도 따라 할 제작 5단계를 쉽게 정리했습니다.
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머신러닝이란? AI·딥러닝과의 차이와 지도·비지도·강화학습 쉽게 이해하기
IBM 엔지니어가 자주 혼동되는 AI·머신러닝·딥러닝의 관계를 정리하고, 지도·비지도·강화학습의 차이를 고객 이탈, 가격 예측, 자율주행 등 실제 사례로 설명합니다.
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머신러닝 쉽게 이해하기: AI와의 차이부터 지도·비지도·강화학습까지
머신러닝을 데이터·알고리즘·모델·훈련 네 가지 요소로 나눠 쉽게 설명하고, AI·딥러닝과의 관계와 네 가지 학습 방식까지 한 번에 정리했습니다.
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CNN 이미지 분류 원리: 합성곱 필터·특징맵·맥스 풀링 쉽게 이해하기
일반 신경망이 이미지에서 왜 한계에 부딪히는지, 그리고 CNN이 필터·합성곱·특징맵·풀링으로 어떻게 그 문제를 푸는지를 X·O 분류 예시로 차근차근 설명한다.
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강화학습 입문: 에이전트·보상·페널티와 딥 Q-러닝 쉬운 설명
선생도 규칙도 없이 시행착오만으로 배우는 강화학습을, 미로 속 AI 비유로 풀었다. 에이전트·상태·보상·페널티, 학습률·엡실론·할인계수, 딥 Q-러닝의 작동 방식을 수식 없이 설명한다.
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역전파(backpropagation) 완전 해설: 손실함수·경사하강·연쇄법칙
GPT부터 AlphaFold까지 거의 모든 머신러닝의 학습을 떠받치는 역전파 알고리즘을, 곡선 맞추기 비유로 손실함수·미분·경사하강·연쇄법칙·계산 그래프까지 수식 부담 없이 직관적으로 설명한다.
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2026 머신러닝 공부법 — 수학보다 직관·프로젝트·네트워킹 우선
트위치 응용과학자가 7년 경력과 200명 코칭 경험을 바탕으로, 수학 교재 정복이 아니라 직관·파이썬·실전 프로젝트·AI 엔지니어링 순서로 머신러닝에 진입하는 법을 제시한다.
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LLM 하이퍼파라미터 — 온도, Top-p, 빈도·존재 페널티 쉽게 이해하기
LLM이 다음 토큰을 고르는 소프트맥스 확률을 온도, Top-p, 빈도·존재 페널티가 어떻게 바꾸는지 직관과 수식으로 풀었다. 결정성과 창의성을 조절하는 실전 감각을 정리했다.
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머신러닝·AI 핵심 개념 용어 총정리: 학습 방식부터 모델·평가·데이터 전처리까지 한눈에
freeCodeCamp의 머신러닝·AI 개념 강의를 정리했습니다. 학습 방식, 경사 하강법 같은 최적화, 모델 종류, 평가 지표, 활성화 함수 등 꼭 알아야 할 핵심 용어를 한 번에 모아 짚어 줍니다.
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머신러닝 입문 쉽게 이해하기: 예측·분류 개념과 테스트 데이터로 좋은 모델 고르는 법까지
조시 스타머의 스탯퀘스트 머신러닝 입문 강의를 정리했습니다. 결정 트리와 직선·곡선 예시로 예측·분류 개념을 설명하고, 훈련 데이터가 아닌 테스트 데이터로 좋은 모델을 고르는 핵심 원리를 쉽게 짚어 줍니다.
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머신러닝 딥러닝 AI 차이와 지도·비지도·강화학습 한눈에 정리
AI·머신러닝·딥러닝의 포함 관계부터 지도·비지도·강화학습, 회귀·분류·군집화, 그리고 LLM과의 연결까지 IBM의 설명을 한국어로 정리했습니다.
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고립 숲(Isolation Forest) 완전 정리: 트리 기반 이상치 탐지의 원리와 파이썬 활용법
무작위 트리에서 한 점을 고립시키는 데 드는 경로 길이로 이상치를 가려내는 고립 숲 알고리즘의 핵심 원리와, 트리를 여러 개 만들어 평균을 내는 이유, 그리고 사이킷런으로 오염도와 예측값(-1)을 다루는 실전 활용법까지 정리했다.
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UMAP 차원 축소 쉽게 이해하기: 고차원 데이터를 그래프로 보는 핵심 원리와 t-SNE 차이
UMAP은 그래프로 그릴 수 없는 고차원 데이터를 2차원 등 저차원으로 줄여 군집과 이상치를 눈으로 보게 해주는 차원 축소 기법이다. 유사도 점수 계산과 점 이동 과정부터 t-SNE와의 차이까지 작동 원리를 쉽게 정리했다.
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생성형 AI 입문 - 구글 클라우드가 설명하는 AI·ML·딥러닝·트랜스포머
구글 클라우드의 생성형 AI 입문 강의를 한국어로 정리했다. AI와 머신러닝의 차이, 지도·비지도 학습, 딥러닝, 생성형과 판별형 모델, 트랜스포머와 환각, 프롬프트와 모델 유형까지 기초를 짚는다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기: 학습 데이터·트랜스포머·파인튜닝·RLHF
거대 언어 모델(LLM)이 방대한 텍스트로 어떻게 학습하고, 트랜스포머 구조와 파인튜닝·인간 피드백을 거쳐 답을 생성하는지 입문자 눈높이로 정리했다. LLM의 간략한 역사와 주요 기업·전망도 함께 다룬다.
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후버 손실(Huber Loss)이란? 이상치에 강한 강건 회귀 원리와 sklearn 활용
선형회귀는 오차를 제곱하는 MSE를 쓰기에 이상치 하나가 회귀선을 크게 끌어당긴다. 후버 손실은 임계값을 기준으로 작은 오차엔 제곱, 큰 오차엔 선형 페널티를 적용해 이상치 영향을 억제한다. sklearn의 HuberRegressor 적용법까지 정리했다.
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벨만 방정식(Bellman Equation) 쉽게 이해하기 — 강화학습 가치 함수와 정책
강화학습은 상황을 행동에 매핑해 보상을 최대화하는 학습이다. 가치 기반 방법과 정책 기반 방법의 차이, 상태 가치 함수 V와 상태 행동 가치 함수 Q, 그리고 가치 함수를 재귀적으로 계산하는 벨만 방정식의 직관을 그리드 예제로 정리했다.
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힌지 손실(Hinge Loss) 완벽 이해 — SVM 최대 마진 분류의 손실 함수 원리
손실 함수는 예측이 실제값에서 얼마나 벗어났는지를 측정한다. 서포트 벡터 머신(SVM)의 최대 마진 분류에 쓰이는 힌지 손실이 분류 정확성과 결정 경계까지의 거리를 함께 따지는 원리를 그림과 수식으로 풀어 정리했다.
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XGBoost 작동 원리: 정규화 손실함수·2차 테일러 근사·병렬 분할 탐색 정리
대규모 정형 데이터의 표준이 된 XGBoost가 일반 그래디언트 부스팅과 무엇이 다른지, 복잡도를 제어하는 정규화 손실함수와 2차 테일러 근사, 결측치 처리, 병렬 분할 탐색까지 핵심 원리를 정리했다.
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스펙트럴 군집화 원리 3단계: 유사도 그래프·라플라시안·고유분해로 비선형 군집 풀기
원형이 아닌 복잡한 형태의 데이터에서 K-평균이 실패하는 이유와, 유사도 그래프·정규화 라플라시안·고유값 분해를 거쳐 K-평균이 통하는 공간으로 바꿔 군집을 찾는 스펙트럴 군집의 3단계 원리를 정리했다.
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액티브 러닝 완벽 입문: 적은 라벨링으로 AI 모델 성능을 높이는 능동 학습과 쿼리 전략
액티브 러닝은 가장 적은 학습 데이터로 전체 데이터 라벨링을 최적화하고 최고의 모델을 만드는 지도학습 방식입니다. 불확실성 샘플링과 위원회 질의 같은 쿼리 전략, 사람이 개입하는 라벨링 루프를 쉽게 설명합니다.
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불균형 데이터 처리 5가지 기법: 언더샘플링·오버샘플링·SMOTE·앙상블·포컬 로스 총정리
사기 탐지처럼 한쪽 클래스가 극단적으로 적은 불균형 데이터에서는 정확도가 무의미합니다. 언더샘플링·오버샘플링·SMOTE·앙상블·포컬 로스 다섯 기법으로 소수 클래스의 F1 점수를 끌어올리는 방법을 정리했습니다.
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베이지안 네트워크 완벽 정리: 방향성 비순환 그래프(DAG)와 조건부확률로 불확실성 다루기
베이지안 네트워크는 방향성 비순환 그래프(DAG)와 조건부확률표로 불확실한 사건을 추론하는 확률적 그래프 모델입니다. 노드와 부모-자식 관계, 결합확률 분해, 몬티 홀 문제 예제까지 차근차근 풀어 설명합니다.
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머신러닝 알고리즘 총정리 — 지도·비지도 학습 핵심 한눈에 이해하기
10년 차 데이터 과학자가 핵심 머신러닝 알고리즘을 한 번에 정리한다. 지도 학습의 회귀·분류부터 KNN·SVM·나이브 베이즈·결정 트리·앙상블·신경망, 비지도 학습의 군집화와 차원 축소까지 직관적으로 짚는다.
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특성 공학 정리: 원-핫 인코딩과 변수 변환으로 원시 데이터를 예측력으로 바꾸는 법
특성 공학은 세상의 원시 데이터를 AI 모델이 더 잘 예측하도록 변환하는 과정이다. 더미 변수(원-핫 인코딩), 로그·역수 변환, 변수 결합, 문서 요약 등 IBM이 설명하는 핵심 기법을 정리했다.
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차원의 저주 쉽게 이해하기: 고차원에서 머신러닝의 직관과 거리가 무너지는 이유와 대응법
차원이 높아질수록 거리와 데이터에 대한 직관이 무너지는 '차원의 저주'를 기하학과 예시로 풀었다. 데이터 요구량의 지수적 증가, 거의 직교하는 무작위 벡터, 차원 축소 같은 대응법까지 차근차근 정리한다.
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교차검증이란 무엇인가: 4-폴드·10-폴드·LOOCV로 머신러닝 모델을 공정하게 평가하는 법
같은 데이터로 훈련과 평가를 동시에 하면 안 되는 이유부터 4-폴드·10-폴드·LOOCV, 그리고 튜닝 파라미터 탐색까지, 교차검증의 핵심 원리를 일반 독자의 눈높이에 맞춰 차근차근 짚어 정리했습니다.
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계층적 군집화 완벽 이해: 히트맵·덴드로그램·유클리드 거리로 보는 클러스터링의 원리
비슷한 행과 열을 단계적으로 묶어 히트맵을 재배열하는 계층적 군집화의 원리를, 덴드로그램과 유클리드·맨해튼 거리, 그리고 중심·단일·완전 연결법까지 일반 독자의 눈높이에서 차근차근 풀어 설명합니다.
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은닉 마르코프 모델(HMM) 원리: 숨은 상태와 관측, 마르코프 가정으로 보는 추론
직접 볼 수 없는 교수님의 기분을 셔츠 색으로 추리하는 예시로 은닉 마르코프 모델의 전이 확률과 방출 확률, 마르코프 가정, 그리고 가장 가능성 높은 숨은 상태를 찾는 추론 과정을 쉽게 풀어 설명한다.
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머신러닝 편향과 분산(Bias-Variance): 과적합과 과소적합을 가르는 핵심 개념
쥐의 몸무게로 키를 예측하는 직관적 예시에서 직선 회귀와 구불구불한 곡선을 비교하며, 편향과 분산이 각각 무엇인지, 왜 한쪽을 줄이면 다른 쪽이 늘어나는지, 그리고 과적합을 피하는 최적점은 어떻게 찾는지 쉽게 설명한다.
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이상 탐지(Anomaly Detection)와 아이솔레이션 트리 — 서버 모니터링과 시계열 이상값 찾기
서버가 보내는 지표에서 비정상을 찾아 경보를 울리는 이상 탐지 시스템의 설계 원칙과, 사이드카로 지표를 모으고 아주 적은 분할만으로 이상값을 분리해 내는 아이솔레이션 트리 알고리즘의 작동 방식을 쉽게 정리했다.
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베이지안 최적화란? 블랙박스 문제의 하이퍼파라미터 튜닝을 5단계 반복으로 쉽게 이해하기
가우시안 프로세스 회귀와 획득 함수를 이용해 내부를 모르는 블랙박스 문제를 효율적으로 최적화하는 베이지안 최적화의 5단계 반복 과정과, 탐색의 국소·전역 성향을 좌우하는 카파(kappa)의 역할을 예시로 정리했다.
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서포트 벡터 머신(SVM) 쉽게 이해하기: 최대 마진·소프트 마진·커널 트릭까지 단계별 정리
StatQuest의 설명을 따라 최대 마진 분류기의 이상치 약점, 오분류를 허용하는 서포트 벡터 분류기, 그리고 커널 트릭으로 고차원에서 경계를 찾는 서포트 벡터 머신까지의 흐름을 예시와 함께 단계별로 정리했다.
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인공지능이란 무엇인가 — 머신러닝·신경망·딥러닝으로 보는 AI의 진짜 작동 원리
AI는 마법이 아니라 데이터와 알고리즘으로 인간 지능을 흉내 내는 시스템이다. 머신러닝·신경망·딥러닝의 원리와 AI의 역사, 그리고 'AI는 진짜로 이해하지 못한다'는 한계를 정리했다.
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신경망 학습 원리: 비용함수와 경사하강법으로 이해하는 딥러닝의 핵심
신경망의 '학습'은 사실 비용함수를 최소화하는 미적분 문제입니다. 손글씨 숫자 인식 예제로 경사하강법과 그래디언트의 의미, 그리고 은닉층의 의외의 진실까지 풀어 설명합니다.
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DBSCAN 군집화 알고리즘 완벽 정리: 밀도 기반 클러스터링으로 중첩 군집과 이상치 구분하기
DBSCAN은 점들이 모여 있는 밀도를 기준으로 데이터를 군집으로 묶는 비지도 학습 알고리즘입니다. k-평균이 어려워하는 중첩 군집과 이상치를 어떻게 구분하는지 핵심점 개념을 들어 쉽고 자세하게 정리했습니다.
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혼동 행렬 완벽 이해: 참·거짓 양성과 음성 네 칸으로 머신러닝 분류 모델 성능 비교하기
혼동 행렬은 분류 모델이 무엇을 맞히고 무엇을 틀렸는지 한눈에 보여 주는 표입니다. 참 양성·거짓 음성 등 네 칸의 의미와, 심장병 예측 예시로 여러 모델의 성능을 비교하는 방법을 쉽게 정리했습니다.
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EM 알고리즘과 가우시안 혼합 모델 이해하기: 결측 데이터와 군집화를 동시에 푸는 직관과 수식
모수와 데이터를 동시에 모르는 닭과 달걀 상황에서 둘을 번갈아 추정해 수렴시키는 EM 알고리즘의 직관과 E·M 단계 수식, 그리고 가우시안 혼합 모델 군집화에 어떻게 활용되는지까지 차근차근 쉽게 풀어 설명합니다.
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t-SNE 차원 축소 원리 쉽게 이해하기 — 고차원 데이터를 군집이 살아있는 2차원 지도로 시각화하는 법
t-SNE는 고차원 데이터를 원래 정보를 최대한 살리면서 저차원 그래프로 줄여 숨은 군집을 눈으로 보게 해줍니다. 유사도 점수 계산과 t분포로 군집을 보존하는 작동 원리를 단계별로 풀어 설명합니다.
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나이브 베이즈 분류기란? 스팸 필터 예시로 보는 단어 확률 기반 분류의 작동 원리 정리
스팸 메일을 어떻게 자동으로 걸러낼까요. 단어가 정상과 스팸에서 나타날 확률을 곱해 점수를 비교하는 나이브 베이즈 분류기의 작동 원리를, 스팸 필터 예시와 확률 0 문제 해결법까지 쉽게 설명합니다.
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KNN 알고리즘 쉽게 이해하기: K-최근접 이웃 분류 원리와 적절한 K값 고르는 법
머신러닝 입문자를 위한 K-최근접 이웃(KNN) 분류 알고리즘 해설. 이미 범주를 아는 데이터 중 가장 가까운 이웃들의 다수결로 새 데이터의 범주를 정하는 원리와, 노이즈와 이상치를 피하는 적절한 K값 선택 요령을 예시와 함께 정리했다.
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로지스틱 회귀 쉽게 이해하기: 선형 회귀와의 차이, S자 곡선과 확률, 최대우도 추정까지 정리
연속적인 값을 예측하는 선형 회귀와 달리, 로지스틱 회귀는 참인지 거짓인지를 가르는 분류에 쓰인다. 데이터에 맞추는 S자 곡선과 확률, 잔차 없이 곡선을 찾는 최대우도 추정의 원리까지 일상적인 비유로 차근차근 풀어봤다.
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그래디언트 부스팅 원리 정리: 약한 학습기·손실 함수·경사하강으로 보는 작동 방식
현업에서 바로 쓰이는 강력한 모델 그래디언트 부스팅을 쉽게 설명합니다. 약한 학습기를 더해 가는 부스팅 개념, 손실 함수의 기울기로 이전 오차를 학습하는 단계, 경사하강과의 관계, 그리고 해석성·과적합 같은 한계까지 짚었습니다.
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K-평균 군집화 완벽 정리: 작동 원리와 군집 개수(K)를 고르는 엘보 기법까지 한눈에
K-평균 군집화가 라벨 없는 데이터를 스스로 묶는 과정을 단계별로 설명합니다. 군집 중심을 무작위로 잡고 가까운 점을 배정한 뒤 평균을 다시 계산하는 반복, 군집 내 변동으로 품질을 평가하는 법, 엘보 기법으로 최적의 K를 고르는 요령까지 짚었습니다.
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주성분 분석(PCA)이란? 고차원 데이터를 2차원으로 압축해 시각화하는 차원 축소 원리 정리
변수가 많아 직접 그릴 수 없는 고차원 데이터를 PCA가 어떻게 2차원 그래프로 압축해 비슷한 표본을 모아 보여 주는지, 주성분과 로딩 점수, 고윳값과 스크리 플롯 개념을 유전자 측정 예시로 단계별로 쉽게 풀어 설명합니다.
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결정 트리(Decision Tree) 원리: 지니 불순도로 분류 모델 만드는 법 정리
결정 트리가 데이터를 참·거짓 질문과 분기로 나눠 분류하는 과정을, 지니 불순도로 최적 기준을 고르는 법부터 과적합을 막는 가지치기와 교차 검증까지 핵심 원리를 일반 독자 눈높이로 쉽게 풀어 설명합니다.
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AI 사기 탐지 앙상블: 예측형 ML과 인코더 LLM이 결합하는 방식
은행은 200밀리초 안에 거래의 사기 여부를 판단해야 한다. 예측형 머신러닝과 BERT 같은 인코더 LLM을 묶은 앙상블이 어떻게 정확도와 속도를 함께 끌어올리는지 IBM 설명을 정리했다.
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추천 시스템 작동 원리: 콘텐츠 필터링과 협업 필터링, 행렬 분해
2006년 넷플릭스 상금 문제에서 출발해 추천 시스템이 사용자 취향을 예측하는 수학을 정리했다. 콘텐츠 필터링과 협업 필터링, 행렬 분해와 잠재 특징의 차이를 쉽게 설명한다.
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그래프 신경망(GNN) 입문: 노드·엣지·메시지 전달과 GCN·GAT 등 5대 모델
표로 정리되지 않는 관계형 데이터를 다루는 그래프 신경망의 원리를 노드·엣지·메시지 전달 중심으로 정리하고, GCN·GraphSAGE·GAT·GIN·그래프 트랜스포머의 차이를 쉽게 설명합니다.
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강화학습이란? 에이전트·환경·정책·보상 핵심 개념 정리
StatQuest가 두 감자튀김 가게 중 어디를 갈지 고르는 비유로 강화학습의 작동 원리를 설명한다. 확률 갱신, 학습률, 그리고 에이전트·환경·정책·보상이라는 핵심 용어를 정리했다.
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알고리즘 편향이란? AI 차별의 4가지 원인과 완화 전략
채용·대출·이미지 생성에서 드러난 AI 차별 사례를 통해 알고리즘 편향이 어디서 비롯되는지, 그리고 다양한 데이터와 거버넌스로 어떻게 줄일 수 있는지 정리했다.
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합성 데이터란? AI 학습·프라이버시·편향 완화까지 쓰임새 정리
합성 데이터는 실제 사건이 아니라 컴퓨터가 만들어 낸 데이터다. AI 학습·민감정보 보호·편향 완화 같은 쓸모와 한계, GAN 등 생성 방법을 쉽게 정리했다.
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머신러닝이란? 어린이부터 전문가까지 5단계로 보는 ML 핵심
컴퓨터 과학자가 어린이·고등학생·대학생·박사·전문가 5단계로 머신러닝을 설명한다. 지도·비지도·강화·딥러닝의 차이와 데이터 편향 문제까지 쉽게 정리했다.
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생성형 AI 입문 — 머신러닝·딥러닝·파운데이션 모델 한눈에 정리
구글 클라우드의 생성형 AI 강의를 한국어로 정리했다. AI와 머신러닝의 차이, 지도·비지도 학습, 딥러닝과 신경망, 생성형 모델과 판별형 모델의 구분, 파운데이션 모델과 트랜스포머까지 기초 개념을 쉽게 풀었다.
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AI 작동 원리 총정리 — 신경망·역전파·경량화까지 쉽게 이해하기
AI가 어떻게 작동하는지 데이터의 이진수 변환부터 신경망, 역전파, 배치 정규화, 전이학습, GAN, 양자화, 연합학습까지 핵심 원리를 쉬운 말로 정리했습니다.
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AI 작동 원리 총정리 — 예측·생성·에이전트 AI와 머신러닝, 편향, 에너지 비용
예측·생성·에이전트로 나뉘는 AI의 종류부터 머신러닝 세 가지 학습법, 편향이 생기는 이유, 텍스트·이미지 생성 원리와 데이터센터 에너지 비용까지 한 번에 정리했다.
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AI는 어떻게 만들어지나 — 만든 사람도 작동 원리를 모르는 머신러닝의 정체
CGP Grey가 추천·사기탐지·가격책정에 쓰이는 알고리즘 봇이 사람이 규칙을 짜는 대신 시험과 선별의 반복으로 "길러지는" 과정을 설명한다. 왜 만든 사람조차 작동 방식을 모르는지 짚는다.
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신경망 구조 쉽게 이해하기 — 뉴런·가중치·편향으로 보는 딥러닝 입문
3Blue1Brown이 손글씨 숫자 인식을 예로 신경망의 구조를 설명한다. 뉴런, 층, 가중치, 편향, 시그모이드 함수가 어떻게 맞물려 작동하는지 수학으로 풀어낸다.
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인공지능 작동 원리 쉽게: 학습·블랙박스·편향과 약·강·초인공지능
AI가 새 패턴을 스스로 학습하는 원리를 새 식별 예시로 풀고, 블랙박스 문제와 데이터 편향, 약·강·초인공지능 구분까지 비전문가 눈높이로 설명한다.
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RLHF 쉽게 설명: 사전학습·지도 미세조정·보상모델로 LLM을 정렬하는 원리
챗GPT 같은 거대 언어모델을 사람이 원하는 방식으로 정렬하는 RLHF의 원리를, 사전학습과 지도 미세조정의 맥락부터 보상모델과 손실함수까지 단계별로 풀어 설명한다.
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AI 입문 정리: 머신러닝·딥러닝·생성형 AI·LLM은 어떻게 연결되나
구글의 4시간짜리 AI 입문 강의를 10분으로 압축한 영상을 바탕으로, AI·머신러닝·딥러닝·생성형 AI·LLM의 포함 관계와 핵심 개념을 비전공자 눈높이로 정리했습니다.
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확산 모델(Diffusion)이 거대언어모델을 대체하는 이유 — 데이터 효율과 내부 작동 원리
확산 모델은 LLM과 달리 출력 전체를 반복해 다듬고, 같은 데이터로 더 높은 성능을 낸다. 데이터가 병목이 된 시대에 확산 모델이 떠오르는 이유와 변분 오토인코더 기반 작동 원리를 정리했다.
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AI 핵심 용어 20가지 정리: LLM·토큰화·어텐션부터 RAG·MCP·양자화까지
LLM, 토큰화, 벡터, 어텐션, 자기지도 학습, 트랜스포머, 미세 조정, RAG, 벡터 DB, MCP, 강화학습, 추론 모델, 소형 언어 모델, 양자화까지 — AI 엔지니어가 꼭 알아야 할 핵심 용어 20가지를 한 번에 정리한다.
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머신러닝 정규화(Regularization) 직관 — 릿지·라쏘를 베이즈 사전확률로 이해하기
정규화를 릿지·라쏘의 '계수 줄이기'로만 배우면 왜 그렇게 하는지 모른다. 출퇴근 시간 예시와 베이즈 통계의 사전확률로 정규화의 본질과 그 한계를 직관적으로 설명한다.
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랜덤 포레스트 결측치 처리와 근접도 행렬 — 군집화까지 정리
랜덤 포레스트에서 학습 데이터와 새 샘플의 결측치를 반복 추정으로 채우는 방법, 그리고 근접도 행렬을 거리 행렬로 바꿔 히트맵·MDS로 군집을 보는 원리를 사례로 설명한다.
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선형 회귀 핵심 정리 — 최소제곱법, R제곱, p값 쉽게 이해하기
데이터에 직선을 맞추는 선형 회귀에서 잔차 제곱합과 최소제곱법으로 최적의 선을 찾고, R제곱과 p값으로 예측의 정확도와 신뢰도를 정량화하는 방법을 사례로 풀어낸다.
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AI 작동 원리 쉽게 이해하기 — 학습·정렬·매개변수까지
AI가 프롬프트를 숫자로 바꿔 다음 단어를 예측하는 방식부터 수조 개의 매개변수, 학습과 정렬 과정까지를 직선 회귀에 빗대 아주 쉬운 언어로 풀어낸다.
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AI 모델 작동 원리 입문: 모델이란 무엇이고 어떻게 학습·개선되는가
AI 모델을 '현실을 단순화한 입력-출력 기계'로 정의하고, 매장 매출 예측이라는 간단한 회귀 예시로 모델을 만들고 학습시키고 개선하는 과정과 과적합 문제까지 설명한다.
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CPU vs GPU vs TPU 차이 정리: 칩마다 다른 연산 특성과 머신러닝
같은 작업이 CPU·GPU·TPU에서 왜 다르게 동작하는지, 각 칩이 어떤 연산에 최적화됐는지 행렬 곱셈과 텐서 개념을 통해 쉽게 풀어낸다. 특화의 장단점도 함께 설명한다.
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AI 머신러닝 딥러닝 생성형 AI 차이 한눈에 정리 | IBM 기술 해설
인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI가 어떻게 포함 관계로 연결되는지 IBM 전문가가 역사와 함께 쉽게 풀어 설명합니다. 헷갈리는 용어를 한 번에 정리해 보세요.
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