AI 모델 성능 평가 지표 완전 정복: Accuracy·F1부터 LLM·RAG 평가까지
높은 정확도가 좋은 모델을 뜻하지는 않습니다. 이 글은 회귀·분류·컴퓨터 비전·LLM·RAG·추천·이상 탐지·강화학습별 핵심 평가 지표와 임계값 설정, 확률 보정, 데이터 누수, 운영 성능까지 실전 관점에서 설명합니다.
Gemini 웹 크롤링 실패 디버깅기: GOOGLE_EXTENDED_OPT_OUT의 진짜 의미를 찾아서
정상적으로 운영 중인 워드프레스 블로그를 Gemini가 보안 설정 때문에 읽을 수 없다고 답해 원인을 추적했습니다. robots.txt, Cloudflare, HTTP 헤더, HTML 메타 태그, Google Apps Script를 점검했지만 차단 근거는 발견되지 않았으며, 재현 테스트 중 원본 서버에도 요청이 도달하지 않았습니다. 이 글에서는 Gemini의 웹 접근 실패가 서버 차단보다 내부 처리 단계에서 발생했을 가능성과 Google-Extended를 둘러싼 잘못된 설명을 실제 로그와 공식 문서를 바탕으로 분석합니다.
태양광 데이터, 아직도 노가다? 기상청 무료 API로 1년치 일사량 10분 만에 자동 수집!
코딩 몇 줄로 전국 50개 지역 1년치 태양광 데이터를 쓸어 담는 비법. 엑셀은 이제 그만! 기상청 관측-통계 묶음형 API 완전 정복 가이드.
30년의 기후 기억, 파이썬으로 1초 만에 불러내기 (feat. 기상청 평년값 API)
기상청 평년값 API로 30년 기후 데이터를 파이썬으로 수집하고, LSTM 모델로 기후변화를 예측하세요. 이상기후 판단부터 AI 모델링까지 완벽 가이드!
기상청 산업특화(태양광) API로 PyTorch LSTM 날씨 예측 모델 만들기: 지상관측 일통계 완전 정복
기상청 API 허브의 [산업특화-에너지-태양광] 섹션, ‘지상관측데이터 일통계 조회서비스’를 활용해보세요! 데이터 수집부터 PyTorch LSTM 모델링까지 A to Z 가이드.
내일의 태양광 발전량, 파이썬으로 1초 만에 예측하기 (feat. 동서발전 API)
“내일 전기가 얼마나 생산될까?” 한국동서발전 공공데이터 API와 파이썬을 활용해 태양광 발전량을 예측하는 법! 코드 복사/붙여넣기로 1년치 데이터 수집부터 분석까지 완벽하게 정복하세요.
액체처럼 흐르는 신경망: Liquid Neural Networks가 AI의 미래를 바꾸는 이유
MIT가 개발한 LNN은 미분방정식 기반의 혁신 신경망. 시간 연속 처리로 LSTM보다 10배 작으면서 더 정확. 자율주행·의료진단·드론 제어에서 실시간 성능 극대화. 왜 AI 칩들은 LNN에 주목할까?
RLHF의 복잡성을 넘어서: DPO (Direct Preference Optimization) 완벽 해부! 강화학습 없이 최적화하다
DPO vs RLHF 완벽 비교! RLHF 3단계 복잡성. Bradley-Terry 모델. DPO 수학적 유도: 보상 함수 역추출, 정규화 상수 소거! 암시적 보상: 정책이 자신의 로그비율로 보상 인코딩. 16배 빠름, 메모리 50% 절감! nrDPO·ADPO로 노이즈 대응. 미래: 온라인 DPO, 다중 목표 최적화까지!
CNN 시대를 갈아엎은 심플함의 미학, VGGNet 완전 정복 – 3×3 컨볼루션만으로 만든 딥러닝 레전드
왜 VGGNet은 여전히 딥러닝 교과서의 주인공일까요? 3×3 컨볼루션만으로 ImageNet을 뒤흔든 초심플 초딥 CNN 아키텍처를, 직관적 예시와 밈으로 풀어보는 완전 가이드. CNN 입문자부터 연구자까지 반드시 알아야 할 구조·훈련·전이학습 비밀을 한 번에 정리했습니다.
MLP는 죽었다? Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) 완벽 해부! 학습 가능한 활성화 함수의 혁명
MLP 대체? KAN 완벽 해부! Kolmogorov-Arnold 정리 70년 역사. 고정→학습 활성화 함수. B-Spline 엣지 배치. 파라미터 90% 감소, 메모리 10배 절감! KAN 3B = MLP 10B. 과학 계산·TinyML 성공. 불규칙함수는 MLP 우수. 미래 Hybrid 아키텍처까지!
