Natural Language Processing Theory : 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation) 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)문장 임베딩(Sentence Embedding)대조 학습(Contrastive Learning)바이 인코더와 크로스 인코더희소 검색과 밀집 검색하이브리드 검색(Hybrid Search)근사 최근접 이웃 검색검색 증강 생성의 구성분할 전략(Chunking Strategy)평가와 한계검색 증강 생성 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: Natural Language Processing 작성 날짜: 2026-10-25 읽는 데 11 분 소요
Natural Language Processing Theory : 효율적인 미세 조정과 추론(Efficient Fine-tuning & Inference) 모델의 크기와 비용매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)LoRA(Low-Rank Adaptation)숫자의 정밀도양자화(Quantization)QLoRA지식 증류(Knowledge Distillation)KV 캐시와 어텐션 최적화추측 디코딩(Speculative Decoding)효율화 방법 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: Natural Language Processing 작성 날짜: 2026-10-25 읽는 데 10 분 소요
Computer Vision Theory : 기하 변환과 이미지 정합 기하 변환(Geometric Transformation)동차 좌표(Homogeneous Coordinates)변환의 종류호모그래피가 성립하는 경우이미지 와핑(Image Warping)특징 기반 정합RANSAC파노라마 합성(Panorama Stitching)정합의 다른 방법기하 변환과 정합 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: Computer Vision 작성 날짜: 2026-10-25 읽는 데 8 분 소요
Computer Vision Theory : 객체 검출 객체 검출(Object Detection)IoU(Intersection over Union)비최대 억제(Non-Maximum Suppression)2단계 검출기(Two-Stage Detector)앵커 박스(Anchor Box)1단계 검출기(One-Stage Detector)앵커 없는 검출과 DETR검출 성능의 평가검출기 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: Computer Vision 작성 날짜: 2026-10-25 읽는 데 8 분 소요
Artificial Intelligence Theory : 생성 모델(Generative Model) 판별 모델과 생성 모델잠재 변수(Latent Variable)오토인코더(Autoencoder)변분 오토인코더(Variational Autoencoder)생성적 적대 신경망(GAN)확산 모델(Diffusion Model)자기회귀 모델(Autoregressive Model)생성 모델의 평가생성 모델 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: AI 작성 날짜: 2026-10-25 읽는 데 8 분 소요
Artificial Intelligence Theory : 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 이미지와 완전 연결 신경망합성곱(Convolution)합성곱의 두 가지 원리패딩과 스트라이드채널(Channel)풀링(Pooling)수용 영역과 계층적 특징대표적인 구조합성곱 신경망의 활용합성곱 신경망 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: AI 작성 날짜: 2026-10-25 읽는 데 9 분 소요
Artificial Intelligence Theory : 손실 함수(Loss Function) 손실 함수(Loss Function)회귀 문제의 손실 함수분류 문제의 손실 함수분류에 MSE를 쓰지 않는 이유최대 가능도 추정(Maximum Likelihood Estimation)클래스 불균형레이블 스무딩(Label Smoothing)손실 함수 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: AI 작성 날짜: 2026-10-25 읽는 데 8 분 소요
Python Pytorch 강좌 : 제 16강 - 과대적합 방지(Regularization) 과대적합(Overfitting)검증 데이터 세트드롭아웃(Dropout)배치 정규화(Batch Normalization)가중치 감쇠(Weight Decay)데이터 증강(Data Augmentation)메인 코드조기 종료(Early Stopping)정칙화 기법 정리 상위 목록: Python 하위 목록: PyTorch 작성 날짜: 2026-10-25 읽는 데 12 분 소요
Python Pytorch 강좌 : 제 15강 - 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)데이터 세트모델 구조메인 코드합성곱 계층 정리 상위 목록: Python 하위 목록: PyTorch 작성 날짜: 2026-10-25 읽는 데 8 분 소요
Natural Language Processing Theory : 대규모 언어 모델(Large Language Model) 대규모 언어 모델(Large Language Model)스케일링 법칙(Scaling Law)인컨텍스트 학습(In-Context Learning)사고의 사슬(Chain-of-Thought)명령어 미세 조정(Instruction Tuning)인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)텍스트 생성 전략대규모 언어 모델의 한계대규모 언어 모델 정리 상위 목록: Theory 하위 목록: Natural Language Processing 작성 날짜: 2026-10-18 읽는 데 9 분 소요
