혼동 행렬(Confusion Matrix)이란? AI 분류 결과를 한눈에 읽는 표
혼동 행렬은 AI 분류 모델의 예측이 실제 정답과 어떻게 맞고 틀렸는지 보여주는 평가 표입니다.
Linux Foundation Agent Name Service, AI 에이전트 신원 인프라가 중요한 이유
Linux Foundation의 Agent Name Service 발표를 통해 AI 에이전트 신원, 권한, 보안, 거버넌스 인프라가 왜 중요해지는지 정리합니다.
하이퍼파라미터(Hyperparameter)란? AI 모델 성능을 조정하는 설정값
하이퍼파라미터는 AI 모델이 데이터에서 배우는 값이 아니라, 학습 방식과 생성 결과를 조정하기 위해 사람이 정하거나 튜닝하는 설정값입니다.
NVIDIA DFlash 공개, AI 추론 속도 경쟁이 다시 빨라지는 이유
NVIDIA DFlash가 speculative decoding으로 AI 추론 속도와 비용 경쟁을 어떻게 바꾸는지, 공식 발표 범위와 함께 정리합니다.
비지도학습(Unsupervised Learning)이란? 라벨 없이 패턴을 찾는 AI 학습 방식
비지도학습은 정답 라벨이 없는 데이터에서 AI가 숨은 패턴과 그룹을 찾는 학습 방식입니다.
AI 이미지 생성 도구 선택법: 초보자가 첫 시안을 만드는 실전 순서
AI 이미지 생성 도구를 처음 쓰는 초보자를 위해 챗GPT와 제미나이를 어떻게 나눠 쓰고, 첫 시안을 어떤 순서로 만들고 검수해야 하는지 정리했습니다.
LazyCodex 사용법: Codex에 OmO 에이전트 하네스를 붙이는 방법
GitHub의 code-yeongyu/lazycodex 저장소를 기준으로 LazyCodex의 뜻, 설치 방법, 주요 명령어, 인기 이유와 주의점을 정리했습니다.
Microsoft 365 E7, AI 에이전트 거버넌스가 스타트업의 새 기준이 되는 이유
Microsoft 365 E7은 스타트업이 AI 에이전트를 안전하게 운영하기 위한 권한·데이터·보안 거버넌스 기준을 제시합니다.
MRAgent 공개, AI 에이전트 메모리가 비용을 줄이는 이유
MRAgent 보도를 바탕으로 AI 에이전트 메모리가 반복 입력과 토큰 비용을 줄이고, 엔터프라이즈 AI 운영에 주는 의미를 정리합니다.
설명 가능한 AI(XAI)란? AI 판단 이유를 이해하는 기본 개념
설명 가능한 AI(XAI)는 AI가 어떤 근거로 결과를 냈는지 사람이 이해하고 검토할 수 있게 만드는 접근입니다.
