희소 주성분 분석(Sparse PCA)이란? AI에서 적은 변수로 설명되는 성분을 찾는 방법
희소 주성분 분석은 성분의 일부 계수를 0으로 만들어 적은 원본 변수로 설명되는 새로운 특징을 찾는 방법입니다. PCA·특징 선택·NMF와의 차이, alpha와 ridge_alpha, 비직교 성분의 변환, 미니배치의 특징 축 처리와 재구성·독립 평가의 주의점을 설명합니다.
DetailsGemini in Chrome 위치 권한 점검: 정밀 위치를 끄고 범위를 확인하는 법
Gemini in Chrome의 정밀 위치 권한을 끄고 같은 설정에서 상태를 다시 확인하는 방법을 안내합니다. IP 기반 위치 추정이 남는 범위와 다른 권한 유지 여부를 나눠 기록하며, AI에는 가명 관찰만 전달하고 설정 변경은 사람이 승인한 뒤 직접 수행합니다.
DetailsMicrosoft-Decision-1 출시: 판단 전용 AI, GPT-6 Sol 대비 35배 속도 주장의 조건
마이크로소프트가 Microsoft-Decision-1을 공개했습니다. 글을 생성하지 않고 선택지별 확률을 반환하는 의사결정 AI입니다. GPT-6 Sol 대비 35배 속도 주장의 평가 조건, Foundry 제공 범위와 가격, 도입 전 검증할 한계를 살펴봅니다.
Details정준 상관 분석(CCA)이란? AI에서 두 변수 묶음의 함께 움직이는 축을 찾는 방법
정준 상관 분석(CCA)은 같은 대상에서 얻은 두 변수 묶음의 선형 조합 사이 상관을 크게 만드는 방법입니다. PCA·PLS와의 차이, 정준 점수·가중치·투영의 뜻, 성분 수와 스케일링, 행 대응·고차원 불안정성·독립 평가의 주의점을 설명합니다.
DetailsClaude Google Docs 후속 조치 정리: 메모를 담당자·행동·기한 검토표로 만드는 법
Claude Google Docs의 Next steps 메모를 담당자·행동·기한 표로 정리하는 절차를 설명합니다. 원문 항목과 AI 초안을 먼저 대조하고 편집 계획을 승인한 뒤, 미정·상충·조건부 표현과 문서 변경을 다시 확인해 내부 검토 사본으로 마무리합니다.
Details커널 주성분 분석(Kernel PCA)이란? AI에서 커널로 비선형 특징을 찾는 방법
커널 주성분 분석은 표본 사이의 커널 행렬을 중심화하고 고유값을 풀어 새로운 좌표를 만드는 방법입니다. PCA·Isomap과의 차이, RBF·gamma·성분 수의 뜻, 새 입력 변환과 근사 역변환, 표본 수에 따른 메모리 및 독립 평가의 주의점을 설명합니다.
DetailsGemini 미디어 워터마크 시작하기: 표시 설정을 켜고 첫 이미지 확인하는 법
Gemini Apps의 Media Watermark를 컴퓨터에서 찾고 표시 워터마크를 켜는 첫 설정 안내입니다. 한국 AI Ultra 조건을 확인하고 새 이미지 한 장에서 설정 상태와 실제 표시를 따로 점검합니다. SynthID와의 차이도 확인합니다.
DetailsChatGPT PDF 시각 검색과 이미지 입력 비교: 보고서 차트는 어떻게 검토할까
ChatGPT PDF 시각 검색과 이미지 입력을 보고서의 주장·차트 대조 기준으로 선택합니다. Enterprise 자격과 첨부 위치를 확인하고, 본문·각주·원자료를 사람이 검수한 내부 메모에서 작업을 마치는 절차와 주의점을 안내합니다.
DetailsLegalOn, Codex 예상 일일 비용 65% 절감: 모델 선택·예산 상한의 조건
OpenAI가 공개한 리걸온의 Codex 사례입니다. GPT-5.5 사용 대비 예상 일일 비용 약 65% 절감의 비교 기준, 작업별 모델 선택과 Fast mode 제한, 부서·개인별 예산 상한, 구축 중인 ROI 측정의 범위를 구분합니다.
DetailsOpenAI, 가짜 기자·위장 연구기관 영향공작 차단: AI 뉴스 출처 검증이 중요한 이유
OpenAI가 러시아·이란에서 유래한 가짜 기자·위장 연구기관 영향공작을 차단했다고 밝혔습니다. Dark Clark와 Bogus Bylines의 AI 활용 차이와 확산 평가를 구분하고, 외부 기고·뉴스 인용 전 확인할 출처 검증 항목을 살펴봅니다.
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