#머신러닝

4개의 포스트

DX 전문가 로드맵 4편 — 1959년 Arthur Samuel의 체커 프로그램부터 2026년 AI 에이전트까지. 88%의 기업이 AI를 활용하지만 실제 성과를 내는 기업은 6%에 불과한 이유. AI를 '도구'로 이해하는 DX 전문가의 시각을 총정리한다.

X(구 트위터)가 오픈소스로 공개한 'For You' 피드 추천 알고리즘을 완전 해부합니다. Grok 기반 Transformer, Two-Tower 검색, Candidate Isolation까지 — 5억 개 트윗에서 당신의 피드를 만드는 기술의 모든 것.

정답지가 있으면 지도학습, 없으면 비지도학습? 그렇게 단순하지 않습니다. 역사와 사례와 코드로, ML의 두 큰 축을 제대로 이해합니다.

머신러닝과 딥러닝, 대체 뭐가 다른 걸까요? 1950년대 퍼셉트론부터 2026년 파운데이션 모델까지, 역사와 논문과 사례로 두 개념의 차이를 명쾌하게 정리합니다.