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선형 회귀(Linear Regression)의 핵심을 파헤친다. RSS를 최소화하는 최소 제곱법, 그 배후의 최대 우도 추정(MLE), 행렬로 정리한 정규 방정식까지 — 머신러닝에서 가장 기본이 되는 예측 모델의 수학적 토대를 세운다.

머신러닝의 출발점 지도 학습(Supervised Learning)의 4단계(모델 형태 결정, 목표 정의, 학습, 예측)를 직접 코드로 따라가며 이해한다. 파라메트릭 모델과 논파라메트릭 모델의 차이, 그리고 과적합의 위험까지.

한국어 토크나이저의 원리부터 BPE, WordPiece, SentencePiece까지. 한국어가 영어보다 토큰을 2배 더 쓰는 이유와 언어 모델 성능에 미치는 영향을 깊이 있게 다룹니다.

2023년 어느 밤, 나는 외장하드에 120GB가 넘는 파일을 황급히 다운로드하고 있었다.

LLaMa 유출 사건 이후 로컬 Ai에 관심이 생겨 여러 시도를 했습니다. 그간 시행 착오를 정리했습니다.

여러분은 새로운 기술이 산업 전반, 더 나아가 우리 일상을 바꾸는 순간을 목격해보셨나요?