machine-learning

공부 2025년 07월 01일

전이 학습(트랜스퍼 러닝): 사전 학습된 AI 모델을 활용한 효율적인 학습 방법

이미 학습된 모델을 재학습하여 새로운 태스크에 적용하는 전이 학습의 개념과 업스트림/다운스트림 테스크에 대해 알아봅니다.

transfer-learning machine-learning bert

공부 2025년 07월 01일

자연어처리(NLP): 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델의 핵심 개념

자연어처리 모델의 기본 개념과 주요 응용 분야인 문서 분류, 개체명 인식, 질의응답, 문장 생성에 대해 알아봅니다.

nlp natural-language-processing machine-learning

공부 2025년 04월 19일

FAISS

대규모 벡터 연산을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 벡터 데이터 검색 라이브러리 FAISS에 대해 알아봅니다.

faiss langchain vector-search

공부 2025년 02월 11일

임베딩(Embedding)

텍스트와 같은 이산적 데이터를 고차원 공간의 연속적인 수치 벡터로 변환하는 임베딩의 개념과 특징을 알아봅니다.

embedding nlp vector

공부 2024년 12월 23일

MSE와 MAE

머신러닝 모델 학습 시 사용되는 두 가지 주요 에러 평가 지표인 MSE와 MAE의 차이점을 알아봅니다.

machine-learning loss-function mse

공부 2024년 11월 11일

벡터의 덧셈과 뺄셈

머신러닝의 기초가 되는 벡터의 개념과 연산 방법을 알아봅니다.

vector mathematics linear-algebra

공부 2024년 10월 16일

원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)

자연어 처리에서 문자를 숫자로 변환하는 원-핫 인코딩 기법을 알아봅니다.

nlp encoding tokenization

공부 2024년 10월 02일

미분

머신러닝의 기초가 되는 미분의 개념과 도함수에 대해 알아봅니다.

mathematics calculus differentiation

공부 2024년 09월 24일

인공지능 학습 분류

지도학습의 분류(Classification)와 회귀(Regression) 기법에 대해 알아봅니다.

machine-learning supervised-learning classification