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태양광 데이터, 아직도 노가다? 기상청 무료 API로 1년치 일사량 10분 만에 자동 수집!

코딩 몇 줄로 전국 50개 지역 1년치 태양광 데이터를 쓸어 담는 비법. 엑셀은 이제 그만! 기상청 관측-통계 묶음형 API 완전 정복 가이드. #AI #LSTM #기상청API #데이터분석 #일사량 #일조 #태양광데이터 #파이썬 Read the full article

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30년의 기후 기억, 파이썬으로 1초 만에 불러내기 (feat. 기상청 평년값 API)

기상청 평년값 API로 30년 기후 데이터를 파이썬으로 수집하고, LSTM 모델로 기후변화를 예측하세요. 이상기후 판단부터 AI 모델링까지 완벽 가이드! #LSTM #공공데이터 #기상청API #기후데이터 #기후변화 #데이터분석 #파이썬 #평년값 Read the full article

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기상청 산업특화(태양광) API로 PyTorch LSTM 날씨 예측 모델 만들기: 지상관측 일통계 완전 정복

기상청 API 허브의 섹션, '지상관측데이터 일통계 조회서비스'를 활용해보세요! 데이터 수집부터 PyTorch LSTM 모델링까지 A to Z 가이드. #LSTM #PyTorch #기상청API #날씨예측 #산업특화데이터 #시계열분석 #태양광데이터 #파이썬 Read the full article

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내일의 태양광 발전량, 파이썬으로 1초 만에 예측하기 (feat. 동서발전 API)

혹시 아직도 내일 날씨만 검색하시나요? 진정한 에너지 고수라면 '내일 전기가 얼마나 생산될지'를 검색합니다. 2025년 현재, 대한민국 방방곡곡에 깔린 태양광 패널들. 그런데 "내일 우리 동네 발전소에서 전기 얼마나 나와?"라고 물으면 대답할 수 있는 사람이 몇이나 될까요? 이 질문에 1초 만에 대답할 수 있다면, 여러분은 데이터 분석의 '핵인싸'가 될 수 있습니다. 다행히 한국동서발전이 꿀 같은 데이터를 무료로 풀었습니다. 바로 태양광 발전량 예측 API입니다. 오늘 이 포스팅 하나면, 파이썬 코드 몇 줄로 전국 발전량을 내 손안에 쥐락펴락할 수 있습니다. 1년 치 데이터 싹 긁어모으는 방법까지 털어드릴 테니, 끝까지 따라오세요! #Pandas #requests #공공데이터API #데이터수집 #태양광발전 #파이썬 Read the full article

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CNN 시대를 갈아엎은 심플함의 미학, VGGNet 완전 정복 – 3x3 컨볼루션만으로 만든 딥러닝 레전드

왜 VGGNet은 여전히 딥러닝 교과서의 주인공일까요? 3x3 컨볼루션만으로 ImageNet을 뒤흔든 초심플 초딥 CNN 아키텍처를, 직관적 예시와 밈으로 풀어보는 완전 가이드. CNN 입문자부터 연구자까지 반드시 알아야 할 구조·훈련·전이학습 비밀을 한 번에 정리했습니다. 한 줄 요약: 필터는 3x3 하나로 통일, 대신 깊이를 끝까지 밀어붙여 ImageNet을 씹어먹은 레전드 CNN. #CNN #ImageNet #VGGNet #딥러닝 #딥러닝논문리뷰 #이미지분류 #컴퓨터비전 Read the full article

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튜링에서 DeepSeek까지, AI 80년의 모든 것 – 겨울 2번 버티고 폭발한 진짜 역사

튜링의 논문부터 ChatGPT, Sora, DeepSeek-R1까지 – AI의 과거·현재·미래를 한 번에 정리한 역사 끝판왕 가이드. DBN부터 EfficientNet까지 빠진 모델 없이 완벽 정리! #AI역사 #AlphaGo #ChatGPT #CNN #EfficientNet #ResNet #Transformer #딥러닝 #생성형AI #인공지능 Read the full article

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트랜스포머의 독주를 깰 것인가? Mamba와 상태 공간 모델(SSM)의 부상 완벽 가이드! 선형 시간의 혁명

"Transformer의 치명적 약점을 해결한 혁신이 나타났습니다." 2023년 11월 Albert Gu와 Tri Dao의 논문 "Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces"는 AI 커뮤니티를 흔들어놓았습니다.지난 12년간 절대 표준이었던 Transformer 아키텍처의 치명적 한계인 O(N²) 이차 복잡도(Quadratic Bottleneck)를 O(N) 선형 복잡도로 해결했기 때문입니다.실제로 Mamba 3B 모델은 같은 크기의 Transformer보다 우수하며, 2배 크기 Transformer와 동등한 성능을 보였습니다.더 놀라운 것은, 2025년 최신 연구에서 Mamba가 비디오, 이미지, 의료, 음성 등 거의 모든 분야에 적용되며 5배 이상 빠른 추론 속도와 98% 메모리 절감을 달성했다는 점입니다. 이 포스팅에서는 Transformer의 이차 복잡도 문제, 상태 공간 모델의 기초, 선택적 스캔(Selective Scan) 메커니즘, Mamba의 하드웨어 최적화, 그리고 실제 응용 사례와 미래 전망까지 완벽하게 분석합니다. #KernelFusion #Mamba #O(N²)복잡도 #ParallelScan #SelectiveStateSpace #SSM #StateSpaceModel #Transformer한계 #VideoMamba #VisionMamba #뉴럴네트워크 #선택적스캔 #선형시간 #시퀀스모델 #하드웨어최적화 Read the full article

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블랙박스를 열다: Mechanistic Interpretability와 희소 오토인코더(Sparse Autoencoder) 완벽 가이드! AI의 "개념 지도"를 그리다

"AI가 실제로 생각하는 방식을 우리가 볼 수 있을까?"이것이 2024년 AI 해석 가능성(Interpretability) 분야의 가장 뜨거운 질문입니다. Anthropic의 혁신적 연구 결과, 희소 오토인코더(Sparse Autoencoder, SAE)라는 기술로 신경망 내 수백만 개의 뉴런 활성화를 단 몇 개의 해석 가능한 "개념(concept)"으로 변환할 수 있음이 증명되었습니다.놀랍게도, Anthropic 연구팀은 Claude 3 Sonnet의 활성화 데이터에서 "Golden Gate Bridge" 특징을 발견했고, 이를 조절하면 모델이 모든 응답에 금문교를 언급하도록 만들 수 있습니다.더 충격적인 것은, 최신 연구 (2025)에서 SAE가 단순한 해석을 넘어 인과관계 실험(causal intervention)을 가능하게 하며, 모델 안의 "미지의 개념" 발견에 특히 강력하다는 점입니다. 이 포스팅에서는 다의성(Polysemanticity)의 문제, 중첩(Superposition) 가설, SAE의 작동 원리, Monosemanticity의 의미, 그리고 실제 발견 사례와 미래의 AI 안전성까지 완벽하게 분석합니다. #AI안전 #AI투명성 #Claude #GoldenGateBridge #MechanisticInterpretability #Monosemanticity #Polysemanticity #SAE #SparseAutoencoder #Superposition #기계적해석성 #기하학적표현 #뉴런분석 #다의성 #신경망해석 #인과개입 #중첩 #차원축소 #특징추출 Read the full article

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AI 모델 성능 평가 지표 완전 정복: F1부터 Policy Gradient까지, 숫자 하나가 모델의 운명을 결정한다

모델을 학습시켰는데 "좋다"는 게 뭔가요?정확도 99%가 항상 최고일까요? 암 진단 AI가 정확도 99%라며 자랑하는데, 실제 암 환자 100명 중 90명을 놓친다면? 같은 모델인데 평가 지표만 바꿨더니 최고에서 최악으로 추락하는 충격적인 현실! MSE, RMSE, MAE부터 AUROC, F1-Score, mAP, BLEU, ROUGE, Perplexity, IoU, FID, CLIPScore, BERTScore까지, 데이터 타입별·Task별·응용 분야별로 어떤 지표를 써야 하는지 완벽 정리했습니다. #Accuracy #AI평가지표 #AUROC #CrossEntropy #DiceLoss #F1Score #PolicyGradient #REINFORCE #sigmoidF1 #SurrogateLoss #강화학습 #머신러닝평가 #미분가능 #손실함수 Read the full article

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AI 학습의 숨은 심판관, 손실함수 완전 정복: MSE·Cross-Entropy부터 Focal Loss·Huber Loss까지 (회귀/분류별 선택 가이드)

"모델 성능이 안 나올 때 첫 번째로 의심해야 할 것!" MSE vs MAE vs Huber Loss, Binary vs Categorical Cross-Entropy, Focal Loss, Dice Loss까지. 회귀/분류 문제별 최적 손실함수 선택법, PyTorch/TensorFlow 구현 코드, 실전 문제 해결 전략까지 완벽 가이드. #CrossEntropy #FocalLoss #LossFunction #MSE #PyTorch #TensorFlow #딥러닝 #머신러닝 #손실함수 Read the full article

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딥러닝을 깨우는 마법 버튼, 활성화 함수 완전 정복: ReLU부터 GELU·SwiGLU·TeLU까지

ReLU를 넘어 최신 GELU, SwiGLU, TeLU까지. 딥러닝 모델의 성능을 극대화하기 위한 활성화 함수 선택의 모든 것을 담았습니다. 은닉층부터 가장 많이 실수하는 출력층 함수 선택법까지, 명확한 가이드를 제시합니다. #LLM #ReLU #Sigmoid #SwiGLU #Swish #Tanh #TeLU #Transformer #딥러닝 #머신러닝 #인공신경망 #활성화함수 Read the full article

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딥러닝의 커튼을 열다: AlexNet - ImageNet 우승으로 시작된 AI 혁명

2012년 9월, 세상이 깜짝 놀랐습니다. ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)에서 한 팀이 오류율 15.3%를 달성했습니다. 그 전까지 최고 성적은 26.2%였습니다. 단순히 10% 정도의 개선이 아니라, 40% 이상의 엄청난 향상이었습니다. 2012년 AlexNet이 어떻게 ImageNet 대회를 압도적으로 제패하며 딥러닝 혁명을 촉발했는지 완벽 분석. ReLU, GPU 병렬 처리, Dropout 등 5가지 혁신 기술과 현대 AI까지 이어진 그 유산을 파헤칩니다. #AI발전사 #AlexKrizhevsky #AlexNet #CNN #Dropout #GeoffreyHinton #GPU #ILSVRC #ImageNet #NVIDIA #ReLU #기울기소실 #데이터증강 #딥러닝 #딥러닝역사 #딥러닝혁명 #신경망 #컴퓨터비전 #합성곱신경망 #활성화함수 Read the full article

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Constitutional AI & RLHF 심화 완벽 가이드: Claude의 "헌법"이 GPT의 "피드백"을 이기는 이유! 안전한 AI의 미래

"AI에게 헌법을 준다면?"2022년 Anthropic의 혁신적 논문 "Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback"는 AI 안전의 방향을 완전히 바꿨습니다.기존 방식인 RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간이 일일이 "이것은 나쁘다"고 라벨을 붙여야 하는 비효율적이고 주관적인 과정이었습니다. 하지만 Constitutional AI는 AI에게 명확한 원칙(헌법)을 제시하고, AI 자신이 자기 응답을 비판하고 개선하도록 설계했습니다.놀랍게도 실제 연구 결과에 따르면 Constitutional AI는 사람의 피드백 없이도 RLHF 모델과 거의 동등한 성능을 달성했습니다. 더 충격적인 점은, 최신 연구 (2025)에서 공중의 참여로 헌법을 만드는 Collective Constitutional AI가 등장했다는 것입니다. 이 포스팅에서는 RLHF의 한계와 문제점, Constitutional AI의 혁신적 구조, AI 자기비판 메커니즘, Red Teaming과의 결합, 그리고 미래의 민주적 AI 정렬까지 완벽하게 분석합니다. #AdversarialAttack #AI안전 #Alignment #Anthropic #Claude #CollectiveCAI #ConstitutionalAI #PPO #RedTeaming #ReinforcementLearningHumanFeedback #RLCAI #RLHF #SLCAI #보상모델 #원칙 #인간피드백 #자기비판 #정렬 #투명성 #헌법 Read the full article

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Deep Belief Network (DBN) 완벽 분석: AI 겨울을 끝낸 신비로운 기계의 탄생

2006년 Geoffrey Hinton이 AI 겨울을 끝낸 DBN! RBM부터 그리디 학습, 보수적 선행까지 완벽 분석. MNIST 1.25% 오류율의 비밀과 현대 AI로의 진화까지 한 글에서 확인하세요! #AI역사 #DBN #DeepBeliefNetwork #GeoffreyHinton #RBM #RestrictedBoltzmannMachine #그리디학습 #논문리뷰 #딥러닝 #머신러닝 #사전학습 #생성모델 #신경망 #웨이크슬립 Read the full article

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Test-Time Compute & Scaling Laws 완벽 가이드: 작은 모델, 큰 생각이 경쟁한다! o1의 혁신부터 미래의 추론 AI까지

"모델 크기는 더 이상 절대 규칙이 아닙니다." Test-Time Compute & Scaling Laws 완벽 가이드! 7B+TTC vs 140B 모델 FLOPs 기준 성능. Chinchilla 함정: 훈련 최적≠추론 최적. Sequential vs Parallel Scaling 비교, 자기수정 능력 부재 분석. Compute-Optimal 난이도별 할당. 수학 성능 6배 향상, IOI 금메달 달성! 미래 아키텍처 최적화까지! #ChainofThought #Chinchilla #ComputeOptimal #FLOP #InferenceScaling #Kaplan #ParallelScaling #ScalingLaws #SequentialScaling #TesttimeCompute #강화학습 #검증모델 #모델파라미터 #수학추론 #스케일링법칙 #의료AI #자기수정 #추론최적화 #코딩 Read the full article

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Multimodal 심화: Video & 3D 완벽 가이드! VideoLLaMA부터 3D 장면 이해까지 AI의 새로운 차원

AI가 이제 비디오를 "본다" Multimodal 비디오 & 3D AI 완벽 가이드! Gemini 3: ActivityNet에서 GPT-5 15% 능가. VideoLLaMA 3: 1시간 비디오 처리, Vision-centric 설계. Temporal Reasoning: 프레임 추출-인코딩-시간모델링 3단계. NeRF: 30초 만에 3D 재구성. 의료 혁신: CT/MRI를 비디오로 해석! 의료 내시경 자동 분석까지! #3D복원 #3D장면 #EmbodiedAI #FrameSampling #Gemini3 #Multimodal #NeRF #PointCloud #TemporalReasoning #VideoQA #VideoUnderstanding #VideoLLaMA #로봇비전 #비디오AI #영상분석 #음성시각정렬 #의료AI #자동주행 Read the full article

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YOLO v1 완벽 분석: "한 번만 봐도 된다"는 AI의 자신감, 컴퓨터 비전 혁명의 시작!

"AI가 사진 한 장을 단 한 번만 봐도 그 안의 모든 객체를 찾아낸다면?" 2015년 45fps로 세상을 놀라게 한 YOLO v1! R-CNN을 1000배 앞지른 실시간 객체 탐지의 비밀, 7×7 그리드부터 손실 함수까지 논문 완벽 분석. 자율주행·의료·보안에 혁명을 일으킨 전설의 시작을 지금 확인하세요! #CNN #ComputerVision #DeepLearning #ObjectDetection #RealtimeDetection #YOLO #객체탐지 #논문리뷰 #딥러닝 #실시간탐지 #자율주행 #컴퓨터비전 Read the full article