머신러닝
특성 공학 피처 엔지니어링 개념
특성 공학 피처 엔지니어링 개념과 실전 적용 방법 4가지를 단계별로 정리했습니다. 데이터 전처리부터 차원 축소까지 모델 성능을 끌어올리는 구체적인 순서를 확인해보세요.
이상탐지 AI 개념과 활용, 실무 도입 순서
이상탐지 AI의 학습 방식과 실무 평가 절차를 공식 문서 기준으로 정리했습니다. Azure Anomaly Detector 종료 일정과 대안도 확인하세요.
추천 알고리즘 원리, 협업 필터링과 콘텐츠 기반
추천 알고리즘의 협업·콘텐츠 기반 방식을 공식 자료로 설명합니다. 검색·클릭 기록의 개인정보 가능성과 시크릿 모드의 한계도 확인하세요.
강화학습 개념과 활용, 알파고부터 자율주행까지
강화학습 개념과 활용 사례 쉽게 정리했습니다. 에이전트, 보상, 정책 등 핵심 구성요소와 알파고, 자율주행, 로봇 제어 등 실전 적용 분야를 확인해보세요.
자연어처리 NLP 개념과 활용, 번역부터 챗봇까지
자연어처리 NLP 개념과 활용 쉽게 풀이합니다. Gmail 스팸 필터부터 파파고 번역, ChatGPT까지 일상 속 NLP 작동 원리 8가지와 한국어 서비스 비교를 확인해보세요.
머신러닝과 딥러닝 차이, 핵심 기준으로 구분하기
머신러닝과 딥러닝 차이 쉽게 구분하는 3가지 기준을 정리했습니다. 데이터양, 학습방식, 하드웨어 요구사항별로 언제 어떤 기술을 선택해야 하는지 확인해보세요.
AI 모델 파라미터와 하이퍼파라미터 차이, 누가 언제 정하는가
AI 모델 파라미터와 하이퍼파라미터 차이를 Google 머신러닝 공식 문서로 설명합니다. 가중치·편향과 학습률의 역할을 구분해 보세요.
지도학습과 비지도학습 차이와 선택 기준
지도학습과 비지도학습 차이를 데이터 형태, 목적, 성능 평가, 실무 활용 측면에서 비교합니다. 상황별 선택 기준과 대표 알고리즘을 확인해보세요.