Reinforcement Learning

[Reinforcement Learning] 강화 학습 이해와 실전 가이드

강화 학습(RL)의 핵심 개념, MDP·에이전트-환경 루프, Q-Learning·SARSA·DQN·DDPG 등 알고리즘, 탐색-착취 트레이드오프, 게임·로보틱스·자율주행·추천 시스템 등 실전 응용과 Sutton & Barto·OpenAI Gym 등 학습 리소스를 한글로 정리한 포괄 가이드. 입문자·개발자용 참고용으로 활용할 수 있다.

[Software] SOLID 원칙 이해 — 유지보수·확장 가능한 코드의 핵심

SOLID는 로버트 C. 마틴이 정리한 객체 지향 설계 5원칙(SRP·OCP·LSP·ISP·DIP)이다. 각 원칙의 의미, Python 실무 예제, 적용·회피 판단 기준, 트레이드오프를 다루며 유지보수와 확장이 쉬운 코드 작성에 도움을 준다.

Movie Action Western Comedy

[Movie] The Good The Bad The Weird (놈놈놈) (2008) - 만주 웨스턴과 보물지도

1939년 만주를 배경으로 현상금 사냥꾼·킬러·도둑 세 남자가 보물지도를 둘러싸 쫓고 쫓기는 김지운 감독의 '김치 웨스턴'. 열차 강도, 유령시장, 사막 대추격과 삼자 대결까지 액션·코미디·스릴이 결합된 한국형 웨스턴 액션. 정우성·이병헌·송강호 삼자의 케미와 반전 엔딩이 인상적이다.

[Networking] API Gateway와 Load Balancer 비교·역할·선택 가이드

API Gateway와 Load Balancer는 트래픽 관리에 관여하지만 역할·적용 계층·처리 방식이 다릅니다. 두 컴포넌트의 정의, 기능, 사용 사례를 상세 비교하고, 마이크로서비스·고가용성 환경에서의 선택 기준, 실무 예시, FAQ, 참고 문헌을 정리했습니다. 개발자와 아키텍트가 올바른 구성 요소를 선택하는 데 참고할 수 있습니다.

[Serverless] 서버리스 모놀리스: 개념·비교·적용 시기

서버리스 모놀리스는 단일 배포 단위와 서버리스의 자동 확장·종량제를 결합한 아키텍처다. 개념, 등장 배경, 모놀리스·마이크로서비스와의 비교표, 적용·회피 시기, 실전 예시, 분해 전략을 다루며 소규모 팀·초기 제품에 적합함을 설명하고, 검증된 참고 문헌을 제시한다.

Movie Sci-Fi Drama Romance Touchstone-Pictures Columbia-Pictures

[Movie] Bicentennial Man (바이센테니얼 맨) (1999) - 로봇이 꿈꾼 인간의 존엄성

아이작 아시모프 원작의 SF 감성 드라마. 200년에 걸쳐 로봇 앤드류가 감정·창의성·사랑·죽음을 경험하며 인간으로 인정받기까지 겪는 여정을 그린다. 로빈 윌리엄스의 연기와 제임스 호너의 음악이 인간성에 대한 질문을 담아낸 감동작이다.

[Processor] CPU vs GPU: 구조·역할·사용처 완전 정리

CPU와 GPU의 구조·역할·차이를 정리한다. 범용 직렬 처리(CPU)와 병렬 특화 처리(GPU)의 설계 원리, 코어·캐시·지연시간·처리량 비교, 게임·영상·머신러닝 사용 사례와 선택 기준, 자주 묻는 질문과 참고 문헌까지 담은 완전 정리 가이드다. 구매·업그레이드 시 참고용.

[AI] AI의 미래 - 기회, 위험, 오픈소스 연구의 필요성

AI의 미래를 다룹니다. 제프리 힌튼의 경고, GPT 훈련 노동의 인적 비용(리처드 마테엔게 사례), 오픈소스 AI 연구와 CERN형 슈퍼컴퓨팅 시설 제안, 대기업 독점과 민주화 필요성까지 정리한 종합 에세이입니다. 참고 문헌 네 편과 함께 투명성·책임성·포용성 기반의 AI 개발 방향을 제안합니다.

[C++] C++ 동적 로딩(dlopen API) 완벽 가이드

C++ 동적 로딩의 원리, dlopen·dlsym·dlclose·dlerror 활용법, 네임 맹글링과 클래스 로딩 문제 및 extern C·팩토리 패턴 해결, 실전 예제와 플러그인 설계까지 정리한 완벽 가이드.

[ChatGPT] GPT-4 품질 저하(너핑) 논란과 비조정형 AI 논의

2023년 해커뉴스에서 촉발된 GPT-4 품질 저하(너핑) 논란을 소개하고, 비조정형 AI 요구·조정(alignment) 필요성·API 예측 불가능성·모델 규모 이슈를 정리한 뒤, AI 윤리와 활용에 대한 관점을 제시합니다. Hinton 인터뷰·오픈소스 AI 청원 등 참고 문헌을 인용합니다.