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AI 기초 및 활용 11회: 강화학습 — 넘어지면서 배우는 기계, 그리고 알파고

자전거 타기에는 정답 데이터셋이 없습니다. 넘어지며 배우는 수밖에요. 보상 하나로 전략을 통째로 배우는 강화학습의 원리, 탐험과 활용의 딜레마, 세계를 놀라게 한 알파고, 그리고 보상을 해킹하는 기계까지. 제2부 완결편. SVIL AI 교육 시리즈 11회

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AI 기초 및 활용 10회: 모델 평가 — 정확도 95%에 속지 않는 법

정확도 95%의 모델이 사실은 아무 일도 안 하는 바보일 수 있습니다. 두 가지 실수를 따로 세는 혼동 행렬, 정밀도와 재현율의 밀고 당기기, 과적합을 잡는 실전 기법, 그리고 숫자가 목표가 될 때 벌어지는 일까지. SVIL AI 교육 시리즈 10회

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AI 기초 및 활용 9회: 확률과 불확실성 — 검사 양성이 곧 병이 아닌 이유

정확도 90%의 검사에서 양성이 나왔다면, 병에 걸렸을 확률은 얼마일까요? 놀랍게도 10%가 안 될 수 있습니다. 믿음을 증거로 갱신하는 베이즈 추론, 그 원리로 만든 나이브 베이즈 스팸 필터, AI의 확신을 믿어도 되는지까지. SVIL AI 교육 시리즈 9회

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AI 기초 및 활용 8회: 비지도학습 — 정답 없는 데이터에서 구조를 찾다

정답표가 없는 데이터에서 기계는 무엇을 배울 수 있을까요? 손님을 스스로 무리 짓는 k-평균 군집화, 차원의 저주에 맞서는 차원축소, 그리고 "이걸 산 사람들이 저것도 샀습니다"의 정체인 추천 시스템까지. SVIL AI 교육 시리즈 8회

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AI 기초 및 활용 7회: 지도학습 — 스무고개와 이웃 투표로 답을 맞히는 법

정답을 보고 배운 기계는 실제로 어떻게 답을 맞힐까요? 스무고개를 닮은 결정트리, 이웃에게 물어보는 k-최근접 이웃, 그리고 미뤄뒀던 스팸 필터를 처음부터 끝까지 만들어봅니다. 분류와 회귀의 차이부터 랜덤 포레스트까지. SVIL AI 교육 시리즈 7회

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AI 기초 및 활용 6회: 머신러닝이란 — 규칙을 묻지 말고 사례를 보여줘라

스팸 거르는 규칙을 사람이 다 적을 수 있을까요? 40년을 막았던 지식 획득 병목을 데이터가 뚫는 순간, 그리고 그 대가로 잃어버린 것까지. 머신러닝의 정의, 훈련·검증·테스트, 데이터의 힘과 세 가지 함정을 다룹니다. SVIL AI 교육 시리즈 6회

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[심층분석] 2028년 임상 진입, 그 전에 알아야 할 것 (3/3) — 경쟁 기술, 냉정한 한계, 그리고 환자·보호자가 지금 할 수 있는 일

희망을 이야기하되 헛된 희망은 만들지 않기 위한 편입니다. Reh lab의 ASCL1, 레이 테라퓨틱스 광유전학, 엔도지나, 야마나카 인자 등 경쟁 기술과의 비교, 뇌·척수로의 확장 가능성, 그리고 '2028년은 출시가 아니라 임상 시작'이라는 냉정한 현실 6가지를 짚었어요. 마지막엔 환자와 보호자가 지금 당장 할 수 있는 일 10가지와 FAQ 14문답, 전체 출처를 담았습니다.

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[심층분석] KAIST가 찾아낸 'PROX1' 브레이크 (2/3) — 망막 재생을 막던 범인의 정체와 셀리아즈 CLZ001 치료 전략

제브라피시는 눈을 다쳐도 몇 주면 다시 봅니다. 사람은 왜 안 될까요? KAIST 김진우 교수팀이 그 답을 찾았어요. 재생을 막고 있던 건 PROX1이라는 단백질 브레이크였고, 놀랍게도 그건 뮬러글리아가 만든 게 아니라 죽어가던 이웃 신경세포가 흘린 것이었습니다. Nature Communications 논문의 기전부터 CLZ001 중화항체·CLZ002 유전자치료제, ERG·OCT 검증 데이터, 셀리아즈 개발 로드맵까지 정리했어요.

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[심층분석] 눈은 왜 멀까 (1/3) — 망막의 구조부터 망막색소변성증·황반변성, 그리고 기존 치료가 넘지 못한 벽

전 세계 3억 명이 퇴행성 망막질환으로 시력을 잃을 위기에 있어요. 그런데 왜 한 번 죽은 망막 신경은 돌아오지 않을까요? 눈과 망막이 실제로 어떻게 작동하는지, 망막색소변성증과 황반변성이 각각 어떤 병인지, 그리고 항-VEGF 주사·럭스투르나·줄기세포 이식·광유전학·인공망막이 각각 무엇을 해주고 무엇을 못 하는지 아주 쉽게 정리했어요. KAIST PROX1 망막 재생 3부작의 1편입니다.

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