퍼셉트론(Perceptron)이란? AI에서 틀린 사례로 선형 분류 경계를 고치는 방법
퍼셉트론은 정답 라벨로 선형 분류의 가중치와 편향을 고치는 방법입니다. 경계 사례의 갱신과 선형 분리·XOR의 뜻, 로지스틱 회귀·SVM·다층 퍼셉트론과의 차이, 학습률·규제·증분 학습 및 결정 점수와 평가의 주의점을 설명합니다.
Details마이크로소프트 Maia 300 발표: 2027년 대규모 AI 추론 배치와 성능 주장의 조건
마이크로소프트가 Maia 300과 2027년 대규모 AI 추론 배치 계획을 발표했습니다. 현재 Maia 200 운영 현황, GPU 기반 시스템 대비 전력 효율 40% 개선 기대, 최대 7배 랙 처리량의 비교 조건을 공식 자료로 구분합니다.
DetailsGemini 음성·Live 기록 개인정보 설정: 서비스 개선 사용을 끄고 범위 확인하는 법
Gemini 음성·Live 녹음의 서비스 개선 사용을 끄고 같은 계정에서 OFF를 다시 확인합니다. 전사와 피드백 예외, 응답·안전 사용, 기존 기록 삭제를 분리해 검토하며 활동 설정을 시험용으로 켜거나 새 녹음을 만들지 않습니다.
Details메타 Muse Wonder·Muse Wonder Full 공개: 기억·집중형 AI 에이전트, 프리뷰 이용 범위
메타가 Muse Wonder와 Muse Wonder Full을 공개했습니다. 기억과 장기 실행을 강조하는 AI 에이전트 모델의 프리뷰 단계, API·Muse Code 제공 차이, 요금과 학습 데이터 설정을 공식 자료로 확인합니다.
Details딕셔너리 학습(Dictionary Learning)이란? AI에서 기본 패턴과 희소한 조합을 함께 배우는 방법
딕셔너리 학습은 데이터를 적은 기본 패턴의 조합으로 표현하도록 원자 사전과 표본별 코드를 함께 학습하는 비지도 방법입니다. 희소 코딩·OMP·희소 PCA·사전 학습과의 차이, 원자 수와 두 단계의 규제, 새 입력 변환·미니배치·근사 복원의 주의점을 설명합니다.
DetailsClaude Google Sheets 날짜 정규화: 혼합 날짜를 YYYY-MM-DD 검토본으로 정리하는 법
Claude Google Sheets로 혼합 날짜를 YYYY-MM-DD 후보로 정리하는 절차를 설명합니다. 원본과 해석 근거를 먼저 대조하고, 승인한 값만 사본에 반영한 뒤 모호한 날짜와 실제 결과를 다시 확인해 내부 검토본으로 마무리합니다.
DetailsOpenAI API 파일 검색에서 특정 종류의 문서만 찾을 수 있나요? 초보자 filters 설정법
OpenAI Responses API 파일 검색에서 filters로 정책·블로그 등 문서 종류를 골라 검색하는 방법을 설명합니다. 벡터 저장소 파일의 속성 설정, eq 조건의 위치, 실제 검색 결과 대조와 권한 관리의 차이를 정리합니다.
Details이웃 성분 분석(NCA)이란? AI에서 정답 라벨로 가까움의 기준을 학습하는 방법
이웃 성분 분석(NCA)은 정답 라벨을 이용해 같은 클래스의 사례가 가까워지도록 선형 변환을 학습하는 방법입니다. 확률적 이웃 선택·거리 행렬·출력 좌표의 뜻, KNN·PCA·LDA와의 차이, 성분 수·초기화·새 입력 변환과 평가 누수·계산 비용의 주의점을 설명합니다.
DetailsGemini 다크 모드 시작하기: 웹에서 Dark theme를 켜고 저장 범위 확인하는 법
Gemini 컴퓨터 웹에서 Dark theme를 찾아 처음 켜고, 로그인 조건과 같은 브라우저·기기의 저장 범위를 확인합니다. 변경 전후 선택과 실제 화면을 나눠 기록하고 모바일 경로·계정 전체 동기화와 구분해 검토하는 방법을 안내합니다.
DetailsChatGPT 성격과 맞춤 지침 비교: 주간 검토 답변은 무엇으로 맞출까
ChatGPT의 주간 업무 검토 답변에서 말투만 어색하면 성격을, 반복 출력 조건이 빠지면 맞춤 지침을 먼저 조정합니다. 한 설정만 바꿔 같은 승인 메모로 비교하고, 근거·누락·개인정보 범위를 사람이 확인하는 선택 기준과 실행 순서를 정리합니다.
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