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1969년 '퍼셉트론은 XOR도 못 푼다'는 선고로 AI 겨울이 시작되었다. 20년 뒤, 한 편의 논문이 반격했다 — '뉴런이 충분하면 어떤 함수든 근사할 수 있다.' 보편 근사 정리의 드라마틱한 역사를 레고 블록과 만화로 풀어본다.

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.

1943년 '뉴런은 전등 스위치다'라는 모델에서 시작해, 시그모이드의 기울기 소실을 넘고, ReLU의 단순한 혁명을 거쳐, AI가 스스로 발견한 Swish까지 — 활성화 함수 80년의 역사를 추적한다.

1847년 코시가 '가장 가파른 내리막으로 걸어라'고 제안한 이래, 경사하강법은 모멘텀을 얻고, 적응적 학습률을 갖추고, AI가 스스로 발견하는 단계까지 진화했다. 손실 지형 위를 굴러가는 공의 180년 여정을 추적한다.

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