머신 러닝 튜토리얼

자기어텐션부터 그 위에 구축된 디코더 전용 LLM까지, 트랜스포머 아키텍처의 동작 원리를 단계별로 안내합니다.

인과적 머신 러닝은 ML과 인과추론을 결합해 예측을 넘어, 개입했을 때 벌어지는 일을 추정합니다. 이 글은 핵심 개념, 방법, Python 도구, 흔한 실수를 다룹니다.

자기 지도 학습은 대조 학습, 마스킹 모델링, 오토리그레시브 예측 등의 기법으로 레이블 없는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오에서 스스로 감독 신호를 끌어와 오늘날의 언어·비전·멀티모달 모델 뒤의 표현을 구축합니다.

대조 학습의 실용적 개요—유사/비유사 예시 비교로 학습하는 방식, 그 배경의 손실 함수와 방법들, PyTorch 구현 방법까지.

Python 튜토리얼로 가장 인기 있는 모델 프리 강화학습 알고리즘을 배워보세요.

선형 회귀의 개념과 목적, 그리고 scikit-learn으로 구현하는 방법을 학습하세요. 실용적인 예제가 포함되어 있습니다.

자동 재학습과 DVC부터 대진표 10,000회 몬테카를로 시뮬레이션까지, 엔드 투 엔드 MLOps 파이프라인이 2026 월드컵 결과를 어떻게 예측하는지 살펴보세요.

랜덤 포레스트 회귀의 작동 방식, 한계, 평가·튜닝·해석 방법을 다룹니다. Python 구현과 모델 비교 프레임워크 포함.

제로샷 분류가 무엇인지, NLI 모델로 내부에서 어떻게 작동하는지, 퓨샷/파인튜닝과의 비교, 그리고 Hugging Face Transformers로 적용하는 방법을 알아보세요.

모델 드리프트의 위험을 파악하고 데이터 드리프트 모니터링을 위한 실용 가이드를 살펴보세요.

커널 트릭에 대한 개념적 가이드 — 그것이 무엇이며, SVM 및 기타 커널 기반 모델을 어떻게 가능하게 하는지, 그리고 비선형 모델링에서 다른 접근보다 언제 사용할지.

머신 러닝 정규화의 실용적 개요—개념, 동작 원리, 그리고 일반화 성능을 높이기 위해 L1, L2, 엘라스틱넷을 언제 사용할지 다룹니다.