활성화 함수에 비선형 특성을 더하면, 딥러닝 모델이 훨씬 고차원의 복잡한 특성을 학습할 수 있습니다. 인공 신경망의 구조를 통해 데이터가 선형, 비선형 적으로 변환되는 과정을 관찰해봅니다. 딥러닝이 비정형적인 데이터에서도 특징을 추출하여 학습할 수 있는 이유에 대해 이해할 수 있습니다.

개발 직군별, 대기업, 중소기업, 스타트업 등 각각 수요의 차이는 있지만 이 중에서도 여전히 수요가 높은 개발자 직군은 바로 백엔드 개발자 수요입니다.
글로벌 경제시장의 흐름의 영향으로 국내 기업들의 채용 시장도 찬 바람이 불고는 있지만 이런 측면에서 여전히 개발자 취업 시장은 불황기만은 아닌 것 같습니다.

LLM(Large Language Model)의 많은 장점에도 불구하고 단점을 보완하기 위한 RAG(검색 증강 생성)이 많은 관심을 받고 있습니다. RAG의 기본 개념, 등장 배경, 원리, 적용 사례 등을 알아보겠습니다.

면접에서 눈에 띄는 개발자가 되고 싶지 않나요? 나를 빛나게 만들어 주는 부트캠프를 선택하세요.

경사하강법에서 learning rate의 중요성과 함께 적절한 learning rate를 찾는 방법을 소개합니다. Learning Rate Decay , Cyclical learning rates 등이 있습니다.

쏟아지는 개발자 부트캠프! 나에게 맞는 부트캠프를 선택하고 싶으신가요? 😀 모두의연구소 오름캠프 운영 매니저가 소개하는 개발자 양성 부트캠프 선택 시 고려할 사항 5가지를 알아보아요.

React19 버전이 출시 되었습니다. 업데이트 된 새로운 기능에 대하여 간략하게 설명하고자 합니다.

머신러닝 시스템 을 어떤 구성요소로 디자인할 지 고민 해봅시다. Batch training, checkpoint, transfer learning 등 모델 학습 과정에 활용하기 좋은 기초적인 디자인 패턴 에 대해 예시 코드로 알아봅니다.

2024년 상반기 가장 핫한 데이터 사이언스 부트캠프를 소개합니다.

구직 활동 성공 노하우에 관해 이야기해 드립니다.