모방학습 (Imitation Learning) 개념
모방학습의 주요 학습 방식, 절차, 장단점, 그리고 주요 모델들을 정리한다.
작성일: 2026년 1월 26일
LeRobot 맥 설정 방법
macOS에서 LeRobot 설치 및 설정 방법
Scaler
데이터 스케일링 방법 정리. Label Encoder, Min-Max Scaler, Standard Scaler, Robust Scaler의 수식과 특징, 사용 시나리오 설명.
Machine Learning
머신러닝 프로젝트의 전체 워크플로우를 Titanic 데이터셋 예시로 설명. 데이터 처리, 시각화, 전처리, 데이터셋 분리, 모델 학습과 평가까지 단계별 정리.
Model Selection
머신러닝 모델 선택 가이드 정리. 문제 유형, 데이터 크기, 특성 수, 해석 가능성, 성능 요구사항에 따른 모델 선택 방법을 의사결정 트리와 함께 설명.
모델 평가
이진분류와 다중분류 모델 평가 지표 정리. Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, ROC AUC의 공식과 의미, Threshold 개념, 다중분류 평가 방법 설명.
신호 필터처리
Moving Average와 Low-Pass Filter를 사용하여 노이즈가 포함된 신호를 필터링하는 프로젝트. 사인파, 구형파, 충격파 등 다양한 신호에 필터를 적용하고 비교 분석하여 각 필터의 특성과 성능을 평가한다. 두 필터의 수식, 원리, 장단점을 설명하고 실시간 신호 처리에서의 활용 방법을 다룬다.
Activation Function 1
은닉층에서 사용하는 주요 활성화 함수들(Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU 등)의 특징과 장단점을 이해하고, 시그모이드 함수의 기울기 소멸 문제(Vanishing Gradient Problem)의 원인과 해결 방법을 학습한다
LLM 에서 추론이란?
LLM(대규모 언어 모델)의 추론 개념, 작동 원리, 추론 모델의 종류와 한계, 그리고 실제 활용 방법을 설명한다.
작성일: 2026년 1월 9일
Prompt Engineering
프롬프트 엔지니어링의 개념, 기본 구성 요소, 활용 분야, 그리고 실전 기법을 설명한다. LLM과 효과적으로 소통하기 위한 프롬프트 설계 방법을 정리한다.