#Machine Learning

단어와 문장을 숫자 벡터로 바꾸면 '의미'를 수학으로 계산할 수 있다. 코사인 유사도, ANN 알고리즘, OpenAI 임베딩 API까지 원리부터 실전까지 한번에 정리했다.

머신러닝 모델 학습 시 겪은 과적합(Overfitting) 문제와 해결 과정을 공유합니다. 훈련 데이터 정확도 99%에 속아 배포했다가 참패한 경험과, Dropout, Regularization, Data Augmentation을 통해 '진짜 지능'을 만드는 방법을 설명합니다.

신경망의 동작 원리를 프로젝트 경험을 통해 이해한 과정. 공장 라인 비유부터 역전파, 하이퍼파라미터 튜닝까지.

AI 프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 부딪히는 문제. 정답이 있는 데이터가 없을 때 어떻게 해야 할까? 지도, 비지도, 준지도 학습의 현실적인 선택 가이드.

AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이를 '마트료시카 인형' 비유로 설명합니다. 최신 Transformer 아키텍처, RAG vs Fine-tuning 비교, AI 윤리, 그리고 개발자가 AI 엔지니어로 커리어 전환하는 법까지 총정리.

인공지능이 이미지를 인식하는 마법의 열쇠, CNN의 모든 것을 파헤칩니다. 픽셀 덩어리에서 의미를 찾아내는 컨볼루션(Convolution)과 풀링(Pooling)의 수학적 원리부터, LeNet, AlexNet, ResNet으로 이어지는 딥러닝의 진화 과정, 그리고 자율주행과 의료 영상 분석 등 실제 활용 사례까지 쉽고 깊이 있게 설명합니다.