machine-learning-ai

기계가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 수리적 패턴을 찾아내고 스스로 성능을 개선하는 기계 학습의 물리적 근간과 핵심 패러다임을 다룹니다.

손실 함수라는 거대한 수리적 계곡을 따라 가장 낮은 지점(최소 오차)을 찾아가는 최적화의 물리적 여정과, 기계의 학습 속도와 안정성을 결정하는 수치적 기울기 연산의 역학을 다룹니다.

정답이 주어진 데이터 쌍을 통해 예측 함수를 정교하게 다듬고, 선형 회귀부터 앙상블 기법까지 현대 비즈니스 예측의 핵심이 되는 지도 학습의 수리적 알고리즘과 물리적 응용을 다룹니다.

정답 없이도 데이터 스스로가 가진 물리적 유사성과 구조를 수리적으로 발견하고, 방대한 하드웨어 정보를 핵심 정보로 압축하거나 이상 수치를 걸러내는 지능형 발견 물리학을 다룹니다.

수조 개의 파라미터를 통해 인류의 지식을 수리적으로 압축하고, 자연어와 멀티모달 데이터를 물리적으로 생성하며 추론하는 현대 AI의 정점을 다룹니다.

사전 학습된 모델의 지능을 특정 도메인에 수리적으로 최적화하고, 인간의 가치관이나 지시사항에 물리적으로 부합하도록 교정(Alignment)하는 고강도 적응 물리학을 다룹니다.

방대한 텍스트 데이터를 수리적으로 압축하여 언어의 통계적 지도를 구축하고, 문자를 수치적 단위(Token)로 분해하며 다음 단어를 예측하는 거대 언어 모델의 물리적 근간을 다룹니다.