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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AI TOPIC
AI 기초 최신 뉴스와 핵심 해설
AI 기초 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 48편을 최신순으로 모았습니다.
RAG 핵심 원리 총정리, 청킹부터 임베딩과 벡터 검색, 리랭킹과 하이브리드 검색까지
검색 증강 생성이라 불리는 RAG를 요리사 비유로 풀고, 청킹과 임베딩, 벡터 검색과 리랭킹, 하이브리드 검색과 그래프RAG까지 실제로 RAG를 만들 때 필요한 다섯 가지 부품을 순서대로 짚었습니다.
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AI 작동 원리 쉽게 이해하기: 앤트로픽이 설명한 예측 구조와 결과를 잘 얻는 습관 네 가지
앤트로픽의 사용자 경험 담당자가 AI 모델이 답을 만들어 내는 과정을 설명했다. 예측이라는 원리, 학습 데이터의 컷오프 시점, 그리고 자신감 있는 오답이 나오는 이유와 이를 감안한 사용 습관 네 가지를 정리했다.
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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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스케일링 법칙이란? 파라미터가 많을수록 AI 모델이 똑똑해지는 이유와 과적합의 함정
GPT 세대 교체를 설명할 때마다 등장하는 '파라미터가 더 많아서'라는 말의 근거를, 손잡이 두 개짜리 직선 모델에서 출발해 과적합의 함정과 로그 축의 멱법칙 그래프까지 차근차근 따라가며 풀어본다.
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AI 용어 정리 51선 총정리 — 토큰·임베딩·어텐션·RAG·MCP·전문가 혼합까지 기본 개념 지도
The Cloud Girl이 AI 용어 51개를 각각 20초 안에 정의하는 형식으로 정리했다. 토큰과 임베딩, 어텐션과 트랜스포머, RAG와 MCP, 추론 모델과 전문가 혼합까지 이어지는 개념 지도를 정리해 짚어본다.
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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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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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LLM 강점과 약점 정리: 챗GPT가 농담은 못 만들고 시는 그럴듯하게 쓰는 구조적 이유
대규모 언어 모델은 다음 단어를 하나씩 고르는 방식으로 문장을 만든다. 이 구조가 요약과 이해에는 강하지만 펀치라인을 미리 설계해야 하는 농담에는 약한 이유를, 백미러와 헤드라이트 비유로 정리했다.
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강화학습 기초 정리: 여섯 가지 질문으로 DQN·정책 경사·액터 크리틱 한 번에 이해하기
Q러닝, 정책 경사, 액터 크리틱을 따로 공부해도 연결되지 않는다면 순서가 문제일 수 있다. 모든 강화학습 알고리즘이 반드시 답해야 하는 여섯 가지 질문을 기준으로 탐색과 활용, TD와 몬테카를로, 어드밴티지까지 전체 지형을 정리했다.
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퍼셉트론이란? 챗GPT의 기본 단위가 된 1950년대 학습 기계와 신경망 역사, XOR 한계까지
다이얼과 스위치로 만든 1950년대 기계가 어떻게 챗GPT의 최소 단위가 되었을까. 퍼셉트론의 학습 규칙과 직선 하나로는 풀 수 없는 XOR 한계, 오차를 미분해 기울기를 얻는 LMS의 발견, 그리고 GPT-3의 뉴런 규모까지 실물 기계로 짚었다.
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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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LLM 작동 원리 기초: 토큰화, 토큰 ID, 임베딩, 다음 토큰 예측 한 번에 이해하기
대규모 언어 모델이 문장을 토큰으로 쪼개고 숫자와 벡터로 바꿔 다음 단어를 예측하는 과정을 예시로 따라간다. 온도 값과 샘플링이 필요한 이유도 함께 짚는다.
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RAG란 무엇인가: 검색 증강 생성으로 LLM의 최신 정보 부재와 출처 문제 해결하기
LLM은 학습 시점 이후의 정보를 모르고 답변의 출처도 대지 못한다. 벡터 데이터베이스를 먼저 검색해 그 결과를 답변에 결합하는 RAG가 이 두 가지 문제를 어떻게 푸는지 생활 속 예시로 쉽게 정리했다.
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VLM 비전 언어 모델이란 - 기존 AI와 차이, 사전학습과 파인튜닝, 활용 분야
VLM은 갑자기 등장한 기술이 아니다. 따로 발전해온 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 왜 이제야 합치게 됐는지, 어디에 먼저 쓰일지 서울대 AI 박사의 설명으로 정리했다.
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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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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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ChatGPT 작동 원리 완전정리: 토큰, 트랜스포머 어텐션, 문맥창, 환각까지
ChatGPT가 답을 '아는' 게 아니라 토큰을 하나씩 확률로 예측하는 엔진임을 이해하면, 왜 똑똑하다가도 틀리고 문맥창·도구·안전장치가 왜 중요한지가 명확해진다. 작동 원리를 단계별로 정리했다.
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AI 작동 원리 쉽게 이해하기: LLM·토큰·에이전트를 비개발자용으로 정리
대형언어모델이 왜 '강력한 자동완성'인지, 토큰·문맥창·추론모델·에이전트가 무엇인지, 그리고 업무에서 에이전트를 잘 부리는 방법까지 비개발자 눈높이로 풀어낸 기초 강의를 정리했습니다.
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멀티모달 생성형 AI란 무엇인가 - 작동 원리와 실제 활용, 대표 모델 쉽게 정리
하나의 데이터만 다루던 기존 AI를 넘어, 텍스트·이미지·음성·영상을 함께 이해하는 멀티모달 생성형 AI의 개념과 작동 원리, 제미나이 시연으로 본 실제 활용 사례와 대표 모델, 그리고 남은 과제까지 쉽게 정리했다.
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LLM(거대언어모델)이란? 다음 토큰 예측 원리와 3단계 학습, 다섯 가지 한계까지 쉽게 정리
ChatGPT·클로드·제미나이·코파일럿을 움직이는 거대언어모델(LLM)의 정의와 다음 토큰 예측 원리, 사전학습·지시조정·RLHF의 3단계 학습, 환각·지식 컷오프 등 다섯 가지 한계를 쉽게 정리했습니다.
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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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거대언어모델(LLM)이란 무엇인가: AI가 사람처럼 말하고 글을 쓰는 원리 쉽게 알아보기
거대언어모델(LLM)이 방대한 텍스트에서 단어의 패턴을 배워 사람처럼 말하고 글을 쓰는 원리를, 아이도 이해할 수 있도록 대화·숙제·번역 같은 일상 속 활용 예와 함께 쉽고 친근하게 하나씩 풀어 설명했다.
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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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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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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·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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프롬프트 엔지니어링 기초 4원칙과 프롬프트 체이닝으로 AI 답변 품질 높이기
AI가 좋은 답과 쓸모없는 답을 오가는 이유는 대개 AI가 아니라 프롬프트에 있습니다. 구체성·맥락·출력 형식·역할 부여라는 4가지 원칙과 프롬프트 체이닝으로 결과를 끌어올리는 방법을 정리했습니다.
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벡터 임베딩과 토큰 쉽게 이해하기: LLM이 문장을 숫자로 바꾸는 원리와 토큰 비용까지
LLM은 문장을 토큰으로 쪼갠 뒤 벡터 임베딩이라는 숫자로 바꿔 이해한다. cat과 kitty를 같은 뜻으로 인식하는 원리부터 차원·토큰 비용·임베딩 API 사용법까지 기초 개념을 초보자 눈높이로 정리했다.
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앤트로픽 연구자가 14분에 설명하는 AI의 본질: 스케일링 법칙과 모델의 인격과 정렬 연구
앤트로픽의 클로이 루빈스키가 스케일링 법칙, 신경망과 해석가능성, 모델의 인격과 정렬 연구를 14분으로 압축해 설명한다. AI가 인간의 언어로 학습되며 우리를 닮아 간다는 핵심 통찰을 알기 쉽게 정리했다.
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벡터DB·임베딩 쉽게 이해하기: 벡터와 유사도 검색의 원리
벡터와 임베딩, 벡터DB가 무엇인지 손글씨·단어 예시로 쉽게 풀어내고, 왜 유사도 기반 검색에 벡터DB가 쓰이는지 정리했습니다.
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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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트랜스포머 쉽게 이해하기: 챗GPT를 움직이는 모델 구조와 어텐션의 원리
GPT가 어떻게 작동하는지, 인공신경망부터 토큰화·임베딩·셀프 어텐션·소프트맥스까지 챗GPT 뒤의 트랜스포머 구조를 비전공자도 이해할 수 있게 단계별로 정리했다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기: 토큰화·임베딩·어텐션·소프트맥스
토큰화, 바이트 페어 인코딩, 임베딩, 어텐션, 피드포워드, 예측, 소프트맥스, 온도까지 LLM이 다음 단어를 골라내는 전 과정을 비유로 풀어 설명한다.
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벡터 임베딩이란? 의미를 숫자로 바꾸는 AI 핵심 개념과 활용 사례
벡터 임베딩이 텍스트·이미지·영상을 어떻게 숫자로 변환해 컴퓨터가 의미의 유사도를 계산하게 하는지, 그리고 추천·검색·챗봇·이상거래 탐지 같은 활용 사례를 입문자 눈높이로 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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LLM이란 무엇인가 — 대규모 언어 모델 작동 원리와 한계 쉽게 정리
ChatGPT·Claude·Gemini 안에서 작동하는 LLM(대규모 언어 모델)의 정체를 전문용어 없이 풀이한다. 다음 토큰 예측, 학습 방식, 파라미터 규모, 잘 맞는 일과 피해야 할 일까지 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 최신 AI가 더 똑똑해 보이는 원리 쉽게 이해하기
RAG는 모델이 답하기 전에 관련 정보를 먼저 검색해 그 맥락으로 답을 생성하는 방식이다. ChatGPT 웹 검색, Claude PDF, Perplexity 출처가 모두 RAG의 사례다.
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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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LLM 프롬프트 엔지니어링 기초 — 맥락·토큰·한계와 깃허브 코파일럿 활용 팁
LLM은 어떻게 작동하고 왜 같은 질문도 다른 답을 낼까. 깃허브가 정리한 맥락·토큰·한계 개념과 명확한 프롬프트 작성, 자주 부딪히는 문제 해결법을 짚는다.
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대규모 언어 모델 LLM 입문 — 트랜스포머·셀프 어텐션 원리와 학습 6단계
LLM은 어떻게 사람 같은 글을 만들어낼까. 트랜스포머와 셀프 어텐션 구조, 토큰화부터 반복 학습까지의 훈련 과정, NLP·챗봇·번역 등 활용 분야를 정리한다.
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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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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기 — 토큰화·임베딩·트랜스포머 어텐션·경사하강법
다음 단어를 예측한다는 단순한 원리 뒤에 숨은 LLM의 복잡함을 토큰화·임베딩·신경망·트랜스포머 어텐션·경사하강법까지 단계별로 쉽게 풀어본다.
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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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AI 기초 5가지 핵심 정리 — 도구 유형·맥락 프롬프트·사고의 사슬·한계까지
AI 도구의 세 가지 유형부터 맥락을 드러내는 프롬프트, 제로샷·퓨샷, 사고의 사슬, AI의 한계까지. 구글 AI 에센셜 강의에서 추린 입문자 필수 기본기 5가지를 한 번에 정리했다.
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ChatGPT 작동 원리 완전 정리: 사전학습·환각·강화학습으로 보는 LLM의 모든 것
안드레이 카파시가 일반 청중을 위해 ChatGPT 같은 거대 언어모델의 작동 원리를 풀어낸다. 인터넷 데이터 사전학습, 토큰 예측, 지도학습과 강화학습, 추론 모델, 그리고 환각이 생기는 이유까지 전 과정을 단계별로 짚는다.
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