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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AI TOPIC
이상치 탐지 최신 뉴스와 핵심 해설
이상치 탐지 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
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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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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