GitHub - tenaan/ai-engineering-study: 『AI 엔지니어링』 스터디 (2025.11~2026.01)『AI 엔지니어링』 스터디 (2025.11~2026.01). Contribute to tenaan/ai-engineering-study development by creating an account on GitHub.github.comAI 엔지니어링 책 스터디의 일환으로 책 내용을 기반으로 작성 애플리케이션 평가 시 사용 가능한 기준 정의, 계산하는 방법모델 선택자체 모델 호스팅 vs 모델 API 사용 애플리케이션 개발 과정 개선, 평가 파이프라인 개발 방법 평가 기준개발자들도 자신의 애플리케이션이 어떻게 사용되고 있는지 정확히 파악하지 못함평가 주도 개발 : 개발하기 전에 평가 ..

GitHub - tenaan/ai-engineering-study: 『AI 엔지니어링』 스터디 (2025.11~2026.01)『AI 엔지니어링』 스터디 (2025.11~2026.01). Contribute to tenaan/ai-engineering-study development by creating an account on GitHub.github.comAI 엔지니어링 책 스터디의 일환으로 책 내용을 기반으로 작성 AI 애플리케이션을 개발하는 데 큰 난관은 평가 Evaluation 이다.3장에서는 개방형 모델 평가에 사용되는 다양한 방법과 작동 원리, 한계를 다룬다. 다음 장에서는 이런 방법을 활용해 애플리케이션에 적합한 모델을 선택하고 평가 과정을 구축하는 방법을 살펴본다. 평가를 수행할 때는 일부..

GitHub - tenaan/ai-engineering-study: 『AI 엔지니어링』 스터디 (2025.11~2026.01)『AI 엔지니어링』 스터디 (2025.11~2026.01). Contribute to tenaan/ai-engineering-study development by creating an account on GitHub.github.comAI 엔지니어링 책 스터디의 일환으로 책 내용을 기반으로 작성 이번 장에서는 파운데이션 모델을 활용해 실제 서비스를 개발할 때 중요한 영향을 미치는 설계 요소들에 대해 설명한다.일반적으로 파운데이션 모델의 차이는 학습 데이터, 모델 아키텍처와 크기, 사람의 의도에 맞추는 사후 학습하는 방식 등이 있다.이번 장에서 아래와 같은 주제를 다룬다.모델 개발자..

GitHub - tenaan/AI-study: 💻 AI study 정리💻 AI study 정리. Contribute to tenaan/AI-study development by creating an account on GitHub.github.com8장 핵심 내용 정리Keywords | 투영, 매니폴드 학습, 주성분 분석, 랜덤투영, 지역 선형 임베딩 LLE, 커널 PCA 많은 머신러닝 문제는 훈련 샘플 각각이 수천 심지어 수백만 개의 특성을 가지고 있다. 이런 많은 특성은 훈련을 느리게 하고 좋은 솔루션을 찾기 어렵게 만든다. 이런 문제를 차원의 저주 Curse of Dimensionality 라고 한다.실전 문제에서는 특성 수를 줄여서 불가능한 문제를 가능한 범위로 변경할 수 있는 경우가 많다...

GitHub - tenaan/ai-engineering-study: 『AI 엔지니어링』 스터디 (2025.11~2026.01)『AI 엔지니어링』 스터디 (2025.11~2026.01). Contribute to tenaan/ai-engineering-study development by creating an account on GitHub.github.comAI 엔지니어링 책 스터디의 일환으로 책 내용을 기반으로 작성 AI 애플리케이션에 대한 수요는 증가한 반면 AI 애플리케이션을 만드는 진입 장벽은 낮아졌다. 이로 인해 쉽게 사용할 수 있는 모델들을 기반으로 애플리케이션을 만드는 과정인 AI 엔지니어링은 엔지니어링 분야 중 가장 빠르게 성장하는 분야가 되었다.1장에서는 파운데이션 모델의 개요를 시작으..

GitHub - tenaan/AI-study: 💻 AI study 정리💻 AI study 정리. Contribute to tenaan/AI-study development by creating an account on GitHub.github.com7장 핵심 내용 정리Keywords | 그래디언트 부스팅 Gradient Boosting, 스태킹 Stacking이번 글에서는 지난 글에 이어서 Gradient Boosting과 스태킹 앙상블에 대해 소개한다. 그래디언트 부스팅 Gradient BoostingAdaBoost처럼 그래디언트 부스팅은 앙상블에 이전까지의 오차를 보정하도록 예측기를 순차적으로 추가한다.AdaBoost는 반복마다 샘플의 가중치를 수정하지만, 그래디언트 부스팅은 이전 예측기가 만든 ..