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.
핵심 내용 읽기 →
AI TOPIC
AI실무 최신 뉴스와 핵심 해설
AI실무 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 실무 가이드: 환각·RAG·SLM을 운영 시스템으로 다루는 법
5년 차 AI 개발자가 데모가 아닌 실제 운영 관점에서 LLM을 이야기합니다. RAG의 한계, 환각 대응, SLM과 파인튜닝, 데이터 정합성과 운영의 중요성을 정리했습니다.
핵심 내용 읽기 →