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YOLOv1 논문 워크스루: YOLO가 세상을 처음 본 날
YOLOv1 아키텍처와 처음부터 구현한 PyTorch 구현에 대한 자세한 walkthrough. 게시물: YOLOv1 Paper Walkthrough: YOLO가 처음 세상을 본 날.
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Towards Data Science
25 posts from this source
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TensorFlow 모델을 PyTorch로 변환하는 도전에 대하여
레거시 AI/ML 모델을 업그레이드하고 최적화하는 방법 ‘TensorFlow 모델을 PyTorch로 변환하는 도전 과제’라는 글이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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라벨이 AI를 눈멀게 하는가? 셀프 슈퍼비전이 오래된 바인딩 문제를 해결한다
새로운 NeurIPS 2025 논문은 self‑supervised learning이 ViT에 supervised learning보다 더 나은 이미지 이해를 부여한다는 것을 보여준다. The post Do Labels Make AI Blind...
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머신러닝 ‘어드벤트 캘린더’ 4일차: Excel에서 k-Means
실제 머신러닝처럼 보이는 학습 알고리즘을 구현하는 방법 The post The Machine Learning “Advent Calendar” Day 4: k-Means in Excel
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20분 안에 첫 번째 공급망 앱을 구축하고 배포하기
노트북에서 스트림릿으로 전환하면서 행복을 발견한 공장 운영자 - Samir Saci가 GPT‑5.1으로 생성한 이미지. The post Build and Deploy Your…
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최고의 데이터 사이언티스트는 항상 학습한다
왜 지속적인 학습이 중요한지와 학습 주제를 어떻게 정할까 “The Best Data Scientists are Always Learning”이라는 글이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다.
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AI 챗봇의 웹 검색 뒤에 있는 아키텍처
그리고 이것이 generative engine optimization GEO에 의미하는 바는 무엇인가. “The Architecture Behind Web Search in AI Chatbots”라는 글이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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가변 형태 텐서의 숨겨진 성능 함정 극복하기: PyTorch에서 효율적인 데이터 샘플링
PyTorch 모델 성능 분석 및 최적화 — Part 11 포스트: 가변 형태 텐서의 숨겨진 성능 함정 극복하기: 효율적인 데이터 샘플링…
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머신러닝 ‘어드벤트 캘린더’ 3일차: GNB, LDA 및 QDA Excel에서
지역 거리에서 전역 확률로 “The Machine Learning ‘Advent Calendar’ Day 3: GNB, LDA and QDA in Excel” 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다.
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LLM 프로토타입을 프로덕션 레디 시스템으로 전환하는 방법
LLM의 가장 유명한 응용 프로그램은 제가 “와우 효과 LLM”이라고 부르는 것들입니다. 이에 대한 바이럴한 LinkedIn 게시물이 많이 있으며, 모두 …
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멀티에이전트 아레나: 런던 그레이트 에이전트 해크 2025 인사이트
중요했던 점: robust agents, glass-box reasoning, 그리고 red-team resilience 게시물 “Multi-Agent Arena: Insights from London Great Agent Hack 2025”가 처음으로 등장했습니다.
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AI로 나만의 웹사이트 코딩하는 방법
자신만의 웹사이트를 vibe-code하는 방법을 배워보세요. “How to Code Your Own Website with AI” 포스트가 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....