“모델 성능이 안 나올 때 첫 번째로 의심해야 할 것!” MSE vs MAE vs Huber Loss, Binary vs Categorical Cross-Entropy, Focal Loss, Dice Loss까지. 회귀/분류 문제별 최적 손실함수 선택법, PyTorch/TensorFlow 구현 코드, 실전 문제 해결 전략까지 완벽 가이드.
“ReLU 쓰면 된다”는 말에 찜찜했다면? Sigmoid·Tanh부터 ReLU, Swish, GELU, SwiGLU, 최신 TeLU까지, 어떤 문제에 어떤 활성화 함수를 써야 성능·속도·안정성을 다 잡을 수 있는지 실전 관점에서 싹 정리한 가이드.
2012년 AlexNet이 어떻게 ImageNet 대회를 압도적으로 제패하며 딥러닝 혁명을 촉발했는지 완벽 분석. ReLU, GPU 병렬 처리, Dropout 등 5가지 혁신 기술과 현대 AI까지 이어진 그 유산을 파헤칩니다.
Constitutional AI & RLHF 심화 가이드! RLHF 한계: 확장성, 주관성, Reward Hacking. Constitutional AI: 원칙 기반 AI 자기비판으로 사람 피드백 80% 절감. SL-CAI: RLHF 수준 성능 (사람 데이터 없이). RL-CAI: 무해성 Elo 92. Red Teaming & Adversarial Robustness. Collective CAI: 공중 투표로 민주적 정렬!
2006년 Geoffrey Hinton이 AI 겨울을 끝낸 DBN! RBM부터 그리디 학습, 보수적 선행까지 완벽 분석. MNIST 1.25% 오류율의 비밀과 현대 AI로의 진화까지 한 글에서 확인하세요!
Test-Time Compute \& Scaling Laws 완벽 가이드! 7B+TTC vs 140B 모델 FLOPs 기준 성능. Chinchilla 함정: 훈련 최적≠추론 최적. Sequential vs Parallel Scaling 비교, 자기수정 능력 부재 분석. Compute-Optimal 난이도별 할당. 수학 성능 6배 향상, IOI 금메달 달성! 미래 아키텍처 최적화까지!
2015년 45fps로 세상을 놀라게 한 YOLO v1! R-CNN을 1000배 앞지른 실시간 객체 탐지의 비밀, 7×7 그리드부터 손실 함수까지 논문 완벽 분석. 자율주행·의료·보안에 혁명을 일으킨 전설의 시작을 지금 확인하세요!
Multimodal 비디오 \& 3D AI 완벽 가이드! Gemini 3: ActivityNet에서 GPT-5 15% 능가. VideoLLaMA 3: 1시간 비디오 처리, Vision-centric 설계. Temporal Reasoning: 프레임 추출-인코딩-시간모델링 3단계. NeRF: 30초 만에 3D 재구성. 의료 혁신: CT/MRI를 비디오로 해석! 의료 내시경 자동 분석까지!
추론형 AI 완벽 가이드! o1 수학 83.3%, 코딩 89%, 의료 진단 87.7% 정확도. System 1 vs System 2 사고 구현. Chain-of-Thought 진화: Few-shot → Zero-shot → o1 내부 추론. DeepSeek-R1: o1 성능 유지, 비용 1/27! 투명한 추론 vs 숨겨진 추론 비교, 미래 Multi-round Thinking까지!
데이터 증강 완벽 가이드! 과적합 방지와 모델 성능 향상의 핵심 기법. 이미지 증강: Mixup vs CutMix vs AugMix 비교, AutoAugment vs RandAugment 성능/비용. NLP 증강: Back Translation, EDA 4가지 연산, LLM 활용 최신 기법. GAN 기반 증강으로 민감도 10% 향상!
