토마소 포지오 평전: 파리 시각 연구에서 정규화 이론과 서포트 벡터 머신, 뇌·마음·기계 센터까지
파리를 대상으로 한 시각 실험에서 출발해 정규화 이론과 학습의 안정성, 서포트 벡터 머신, 그리고 지능 자체를 묻는 연구소 설립까지 이어진 토마소 포지오의 궤적을 AI가 생성한 대담 형식으로 따라간 기록이다.
핵심 내용 읽기 →
AI TOPIC
머신러닝 역사 최신 뉴스와 핵심 해설
머신러닝 역사 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
MIT 딥러닝 강의 1강 정리 — 퍼셉트론부터 알렉스넷까지, 신경망 부침의 역사와 오늘의 쟁점
MIT 오픈코스웨어가 공개한 대학원 딥러닝 강의 첫 시간을 정리했다. 퍼셉트론과 역전파, 알렉스넷으로 이어진 신경망의 부침과 함께 이중 하강, 깊이와 너비의 선택, 규모 편중 같은 오늘의 쟁점을 짚는다.
핵심 내용 읽기 →
다프네 콜러 인터뷰: 확률 그래프 모델에서 인과 추론, AI 신약 개발까지의 30년
AI가 학문 취급도 못 받던 시절부터 확률 그래프 모델을 세운 다프네 콜러가 오늘의 생성 모델로 이어진 계보와 인과 추론의 귀환, 학계를 떠나 회사를 세운 이유, 생물학 데이터의 규모 문제를 이야기했다.
핵심 내용 읽기 →
리카이푸 인터뷰: 은닉 마르코프 모델에서 트랜스포머까지, 음성인식과 머신러닝 40년의 역사
음성인식에 머신러닝을 도입한 리카이푸가 1980년대 CMU 시절부터 오늘의 대규모 언어모델까지를 돌아본다. 전문가 시스템과의 경쟁, 데이터와 컴퓨트의 힘, 그리고 후배 연구자를 위한 조언까지 정리했다.
핵심 내용 읽기 →