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loss, cost, objective Function에 대하여

출처: Understanding Deep Learning - Simon Prince 실무에서는 loss function과 cost function이 혼용되지만, 엄밀히는 서로 다른 범위를 가리킨다. 훈련 데이터에서…

OpenAI SDK - Message와 Response 구조

messages 배열에 들어가는 각 메시지는 로 구분된다. 로 "이 결과가 어느 요청에 대한 것인지" 매칭한다. 모델이 여러 tool을 동시에 요청할 수 있기 때문에 필수. 는 문자열이다. 로 파싱해야 dict가…

Tool Call 루프와 Multi-Agent 패턴

모델은 함수를 직접 실행하지 못한다. 대신 응답에 "이 함수를 이 인자로 호출해줘"라는 요청을 담아 돌려보낸다. 실행은 항상 클라이언트(우리) 몫이고, 결과를 다시 messages에 담아 보내줘야 모델이 다음…

discriminative model과 generative model에 대해

출처: Understanding Deep Learning - Simon Prince Discriminative model과 generative model의 근본적인 차이는 모델링하는 방향에 있다.…

# Tool vs Skill in AI Agents

AI agent 설계에서 자주 혼용되지만 본질적으로 다른 개념이다. Tool: LLM이 JSON으로 호출하는 함수. 실행 제어권이 코드에 있다. Skill: LLM에게 주는 행동 지침. 실행 제어권이 LLM에…

Agent Loop란 무엇인가

AI agent가 작업을 완료할 때까지 반복 실행하는 제어 흐름이다. LLM이 스스로 판단해서 도구를 쓰고, 결과를 보고, 다음 행동을 결정하는 루프다. LLM이 도구를 사용하는 한 루프는 계속 돈다. 도구가 필요…

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ANOVA F-test — 그룹 평균의 차이가 우연인지 가려내는 검정

한 줄: 그룹 사이의 차이가, 그룹 안의 우연한 출렁임에 비해 충분히 큰가? — 이 비율 하나로 검정한다. store가 10개 있다. 각 store의 주간 판매 평균이 조금씩 다르다. 이게 진짜 차이(store마다…

Capacity 판별 — 모델 탓인가 문제지 탓인가 (Δ_cap + RESET)

대질문: Stage 1이 0.79에 멈췄다 — 모델의 표현력 한계인가, 입력의 정보 한계인가? 같은 성능표를 두고 처방이 정반대로 갈리는 질문. Wooldridge 가정 체계의 MLR.1 = "모델 형태가 옳다".…

데이터 분포 섹션 — 질문과 검증의 사슬

대질문: 회귀의 가정과 이 데이터는 얼마나 떨어져 있는가 — 그 거리를 어떻게 좁힐 것인가? 방법: 가정별로 거리를 측정 → 측정값이 임계값과 비교되어 전처리를 결정 (취향이 아니라 측정의 귀결) 모든 소질문이…

데이터 분포 축 — 교과서 + history 통합 노트

의 4개 질문을, 교과서 개념을 먼저 깔고 우리가 밟은 절차의 history를 얹는 식으로 확장한 노트. --- 그룹 간 평균 비교의 출발점은 t-test — 평균 차이를 표준오차로 나눈 통계량이 t분포를 따른다는…