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!
튜링에서 DeepSeek까지, AI 80년의 모든 것 – 겨울 2번 버티고 폭발한 진짜 역사
AI의 역사는 ‘과장된 약속 → 혹독한 겨울 → 하드웨어·데이터·알고리즘 삼박자의 혁신’이 반복된 이야기예요. 지금의 ChatGPT, Sora, DeepSeek-R1은 하늘에서 뚝 떨어진 기적이 아니라, 80년에 걸친 시행착오의 결과랍니다. 1. AI 역사의 큰 그림: 5단계로 보는 빅픽처 AI의 70~80년을 아주 거칠게 나누면 이렇게 다섯 단계로 나뉜답니다. 이제부터는 이 흐름을 연대기 + 핵심 논문·모델·서비스 + 시사점 중심으로 압축 정리하는…
트랜스포머의 독주를 깰 것인가? Mamba와 상태 공간 모델(SSM)의 부상 완벽 가이드! 선형 시간의 혁명
Mamba \& 상태 공간 모델 완벽 가이드! Transformer O(N²) 극복, Mamba O(N) 달성. 선택적 스캔 메커니즘, 입력-종속 파라미터. 하드웨어 최적화: Kernel Fusion + Parallel Scan. 성능: 5배 빠름, 87.5% 메모리 절감. Mamba 3B = Transformer 6B! 비디오, 음성, 의료 멀티모달 확장. SSM의 미래까지!
