AI가 차별하는 충격적 이유 – 데이터 편향과 공정성의 모든 것
Amazon 채용 AI 여성 차별, COMPAS 흑인 재범 2배 예측 사례! 편향 5가지 원인(데이터/역사/라벨/대리변수/알고리즘), 공정성 지표(SPD, DI, EOD) 수학 정의, IBM AIF360/MS Fairlearn 실전 코드, EU AI Act 규제(벌금 3,500만 유로), 윤리적 AI 설계 완벽 가이드.
Transfer Learning으로 100배 적은 데이터로 SOTA 달성 – 거인의 어깨 위에서 AI 만들기
데이터 100만 개 없어도 AI 가능! Transfer Learning으로 1,000개만으로 SOTA 달성. Feature Extraction vs Fine-tuning 비교, BERT/GPT 실전 코드, LoRA/QLoRA로 파라미터 1%만 튜닝, Hugging Face 50만 모델 활용, 의료/법률/자율주행 도메인 적용 전략까지 완벽 가이드.
하이퍼파라미터 튜닝 하나로 AI 성능 2배 – 같은 모델, 완전히 다른 결과의 비밀
AI 성능 30%는 하이퍼파라미터가 결정! Learning Rate 0.01 vs 0.001로 정확도 15% 차이. Grid Search
AI 블랙박스 99% 못 믿는 이유 – 설명가능한 AI(XAI) 완벽 가이드
AI 블랙박스 신뢰성 73% 부족! SHAP 게임 이론으로 특성 기여도, LIME 국소 근사, Grad-CAM CNN 시각화. EU AI Act 설명 의무화, GDPR 22조 권리, 금융/의료/자율주행 실전 사례, 윤리적 이슈까지 완벽 정리.
과적합 해결 못하면 AI 프로젝트 70% 실패 – AI가 세상 모든 걸 외우면 왜 쓸모가 없을까?
AI 프로젝트 실패 70%는 과적합! 학습 99% vs 테스트 60% 격차 해결법. Bias-Variance Tradeoff 원리, 학습 곡선 분석, Dropout 30-50%, L2 정규화, Early Stopping, Data Augmentation 10배, Google AutoML/Tesla/Netflix 실전 사례까지.
AI 프로젝트 85% 실패의 진짜 원인 – 데이터 품질과 정제의 모든 것
AI 프로젝트 85% 실패 원인은 데이터 품질! 라벨 오류 1%로 모델 3-5% 감소, 노이즈 10%로 학습 2배 증가. Google 60% 예산 투자 이유, 정제 방법론, Great Expectations/Cleanlab 자동화, Tesla/Netflix 실전 사례, Data-Centric AI까지.
[AI 101] 추천 시스템 – AI가 당신의 취향을 아는 방법
추천 시스템 완벽 가이드! 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 행렬 분해, 하이브리드부터 Netflix 시청 40% 단축, YouTube 80% 추천 비율, 딥러닝 임베딩, 신경망 추천 시스템까지. AI가 당신의 취향을 아는 방법.
[AI 101] 자연어 처리(NLP) – AI와 대화하기
자연어처리 완벽 가이드! 토큰화, 전처리, 감정 분석 96%, 기계 번역 BLEU 40+, 텍스트 요약 ROUGE 60%, ChatGPT 기술부터 음성 인식 STT 98%, 음성 합성 TTS 9/10, 챗봇 대화형 AI까지. AI와 대화하는 기술.
[AI 101] 컴퓨터 비전 – AI가 세상을 보는 방법
컴퓨터 비전 완벽 가이드! 이미지 분류 99%, 객체 탐지 YOLO 65fps, 얼굴 인식 99.5%, 의료 영상 분석 78% 정확도부터 CNN 기초, ResNet, Mask R-CNN, 자율주행, Face ID, 의료 AI까지. AI가 세상을 보는 방법.
[AI 101] BERT vs GPT – 두 거인의 차이점
BERT vs GPT 완벽 비교! 양방향 vs 단방향, 인코더 vs 디코더, 마스크 언어 모델 vs 자기회귀부터 성능/응용 분야 비교, RoBERTa/ALBERT/ELECTRA/BART/T5 모델 선택 가이드까지. 올바른 모델 선택의 기술.
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