나이브 베이즈(Naive Bayes)란? AI에서 특징별 확률로 클래스를 예측하는 방법
나이브 베이즈는 클래스가 주어졌을 때 특징들이 독립이라는 가정으로 확률을 계산하는 분류 방법입니다. 사전확률·평활화·로그 점수의 뜻, MultinomialNB·BernoulliNB·GaussianNB의 차이, 확률 해석과 데이터 점검법을 설명합니다.
Gemini 답변 재생성 시작하기: Regenerate와 버전 화살표 처음 쓰는 법
Gemini 웹에서 최신 답변 아래 Regenerate를 찾고 처음 재생성하는 방법을 정리합니다. 응답 하단 화살표로 버전을 전환하는 순서, 로그인 조건, 비민감 연습 프롬프트와 원문 대조 기준을 확인하세요.
ChatGPT 보관과 삭제 비교: 끝난 프로젝트 대화는 어떻게 정리할까
ChatGPT에서 끝난 프로젝트 대화를 정리할 때 보관과 삭제를 고르는 기준입니다. Archive의 검색·복귀 방법, Delete의 복원 불가와 30일 보존 예외, Library·연결 앱 데이터의 별도 범위를 확인합니다.
앤트로픽 새 AI 모델 출시 검토 보도: GPT-6 Astra 경쟁과 IPO의 변수
로이터는 앤트로픽이 GPT-6 Astra의 기업 시장 확산에 대응해 새 AI 모델 출시를 검토한다고 보도했습니다. 출시 확정과는 다릅니다. 안전성 평가와 수익성, IPO 일정의 미확정 범위, 기업용 AI 지출 지표를 읽을 때 주의할 점을 정리합니다.
클로드, 생체분자 모델 30여 종 최적화: 평균 약 4배 가속의 조건
앤트로픽이 클로드로 생체분자 모델 30개 이상을 최적화한 연구를 공개했습니다. 평균 약 4배 가속의 정밀도 조건, GPU 노드와 GPU 한 장의 차이, 공개 코드와 연구 지원 크레딧을 살펴보고 신약 개발 성과로 확대해석하지 않아야 할 이유를 정리합니다.
서포트 벡터 머신(SVM)이란? AI에서 마진으로 분류 경계를 학습하는 방법
서포트 벡터 머신은 마진과 학습 손실을 함께 고려해 분류 경계를 찾는 모델입니다. 서포트 벡터·커널·C·gamma의 뜻, SVC·LinearSVC·SVR과의 차이, 점수와 확률·전처리·계산 비용의 주의점을 설명합니다.
OpenAI API 녹취록에 시간 표시를 붙일 수 있나요? 초보자 타임스탬프 설정법
OpenAI 파일 전사 API에서 단어·구간별 시작과 종료 시간을 받는 방법을 설명합니다. whisper-1과 verbose_json 설정, word·segment의 차이, 초 단위 결과 확인과 원본 오디오 대조 순서를 정리합니다.
AI 개발 속도 조절에 반독점 소송: 챗GPT·클로드 유료 구독자의 쟁점
AI 개발 속도 조절 협력을 둘러싸고 유료 구독자 4명이 주요 AI 기업에 반독점 소송을 제기했습니다. AP 보도를 바탕으로 원고 주장과 집단소송 요청 단계를 정리하고, 개별 안전 조치와 공동 제한의 차이, 아직 확인되지 않은 구독 서비스 영향을 구분합니다.
Claude 데이터 내보내기: 개인 대화 사본의 보관 권한을 점검하는 법
Claude 개인 계정의 데이터를 내보내기 전에 보관 위치와 접근자를 확인하는 방법입니다. 이메일 링크의 24시간 기한, 수록 내용 대조, 사본 권한 점검, 다른 개인 계정으로 가져올 수 없는 제한까지 구분해 안내합니다.
컨포멀 예측(Conformal Prediction)이란? AI에서 정답을 포함할 예측 구간과 집합을 만드는 방법
컨포멀 예측은 보정 데이터의 오차 순위로 정답을 포함할 예측 구간이나 후보 집합을 만드는 방법입니다. 교환가능성·주변적 포함률의 뜻, 확률 캘리브레이션과의 차이, 데이터 분리·구간 폭·분포 변화의 주의점을 설명합니다.
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