titanic 생존자 예측
타이타닉 데이터셋을 활용한 생존자 예측 머신러닝 프로젝트. 데이터 탐색적 분석(EDA)을 통해 성별, 객실 등급, 나이 등이 생존에 미치는 영향을 분석하고, 의사결정나무 분류기를 사용하여 생존 여부를 예측해보기. 이름에서 호칭을 추출하는 특성 공학 기법과 결측값 처리 방법을 배워보기
작성일: 2026년 3월 10일
와인 분류기
레드와인과 화이트와인을 구별하고, 와인의 품질을 예측하는 머신러닝 프로젝트. MinMaxScaler와 StandardScaler가 결정나무 모델에 영향을 미치는지를 알아보기
logistic regression
와인 데이터셋으로 Logistic Regression과 Decision Tree 모델 학습. ROC AUC 곡선을 이용한 모델 성능 비교.
PIMA 인디언 당뇨병 예측
PIMA 인디언 당뇨병 데이터셋으로 Logistic Regression 모델 학습. 데이터 전처리, 상관관계 분석, 계수값 시각화를 통한 특성 중요도 분석.
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
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.
Prompt Engineering 기초 기법
제로샷 프롬프팅, 퓨샷 프롬프팅, 프롬프트 체이닝 등 프롬프트 엔지니어링의 기본 기법을 실제 예시와 함께 설명한다.
Prompt Engineering 고급 기법
Chain-of-Thought(CoT), Tree-of-Thought(ToT), ReAct 등 프롬프트 엔지니어링의 고급 기법을 설명한다. 복잡한 문제를 해결하기 위한 고급 추론 기법을 정리한다.