[작성자:] TildAlice
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Wavelet Transform vs STFT: 베어링 고장 진단을 위한 최적의 시간-주파수 분석 기법 비교
들어가며 회전 기계 설비의 핵심 부품인 베어링(Bearing)은 비정상 신호(Non-stationary Signal)를 발생시키는 대표적인 고장 요소입니다. 정상 상태에서는 일정한 주파수 패턴을 보이지만, 결함이 발생하면 시간에 따라 주파수 특성이 변화하는 복잡한 신호가 나타납니다. 이러한 비정상 신호를 분석하기 위해 시간-주파수 분석(Time-Frequency Analysis) 기법이 필수적이며, 그 중에서도 STFT(Short-Time Fourier Transform)와…
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시계열 데이터 결측치 처리 완벽 가이드: Forward Fill부터 ARIMA 보간까지 실전 비교
시계열 데이터 결측치, 왜 중요한가? 시계열 데이터를 다루다 보면 센서 오류, 네트워크 장애, 데이터 수집 실패 등으로 인해 결측치가 발생합니다. 일반 데이터와 달리 시계열 데이터는 시간적 순서와 연속성이 중요하기 때문에, 결측치 처리 방법에 따라 분석 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 시계열 데이터의 결측치를 제대로 처리하지…
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RLHF로 언어모델 정렬하기: ChatGPT부터 Claude까지의 실전 구현 가이드
RLHF란 무엇인가? RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 활용하여 언어모델을 학습시키는 강화학습 기법입니다. ChatGPT와 Claude 같은 최신 AI 모델들이 우리의 의도를 정확히 이해하고 유용한 답변을 제공할 수 있는 이유가 바로 이 기술 덕분입니다. RLHF는 단순히 다음 단어를 예측하는 언어모델을 “인간이 선호하는 방향”으로 정렬(alignment)시키는 핵심…
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Ruff와 uv로 Python 프로젝트 빌드 시간 90% 단축하기: Rust 기반 툴체인 완전 정복
들어가며 Python 개발자라면 누구나 느린 패키지 설치와 린팅 시간에 불만을 가져본 적이 있을 것입니다. pip install을 실행하고 커피를 마시러 가거나, flake8과 black이 대규모 코드베이스를 검사하는 동안 멍하니 기다린 경험이 있으신가요? Rust로 작성된 차세대 Python 도구인 Ruff와 uv가 이런 문제를 근본적으로 해결합니다. 실제로 많은 프로젝트에서 90%…
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Vision Transformer vs CNN Attention Map 비교 분석: 모델 해석 가능성을 높이는 5가지 핵심 기법
들어가며 딥러닝 모델이 왜 그런 예측을 했는지 이해하는 것은 실무에서 매우 중요합니다. 특히 의료 영상 진단이나 자율주행처럼 신뢰성이 필수적인 분야에서는 모델의 해석 가능성(Interpretability)이 성능만큼 중요합니다. Vision Transformer(ViT)와 CNN은 각각 다른 방식으로 이미지를 처리하며, Attention Map을 통해 모델이 어디를 보고 있는지 시각화할 수 있습니다. 이 글에서는…
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Polars vs Pandas: 대용량 데이터 처리 성능 비교와 마이그레이션 가이드
Polars란 무엇인가? Polars는 Rust로 작성된 고성능 데이터프레임 라이브러리입니다. Apache Arrow 메모리 포맷을 기반으로 하며, Pandas보다 10~100배 빠른 성능을 제공합니다. 병렬 처리와 지연 평가(Lazy Evaluation)를 기본으로 지원하여 대용량 데이터 처리에 최적화되어 있습니다. Polars는 멀티코어 CPU를 완벽하게 활용하여 Pandas가 단일 코어로 처리하는 작업을 모든 코어에 분산시킵니다. Pandas…
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RLHF vs DPO vs KTO: LLM 정렬(Alignment) 기법 완벽 비교 가이드
들어가며 LLM(Large Language Model)을 실무에 적용할 때 가장 중요한 과정 중 하나가 바로 정렬(Alignment)입니다. 아무리 강력한 언어 모델이라도 인간의 의도와 가치관에 맞게 조정되지 않으면 유해하거나 부정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 최근 LLM 정렬 기법으로 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback), DPO(Direct Preference Optimization), KTO(Kahneman-Tversky Optimization)가 주목받고…