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신생아 사망 예측을 위한 딥러닝 및 머신러닝 접근법: 상파울루를 중심으로
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지속 가능한 머신러닝을 위한 MLOps & CI/CD 구축 전략 (2) ML 프로젝트의 테스트 자동화와 CD4ML 전략
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지속 가능한 머신러닝을 위한 MLOps & CI/CD 구축 전략 (1) 의존성 지옥 탈출하기
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“왜 많은 머신러닝 프로젝트는 실패하는가?” — 제품화 실패의 진짜 이유
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DeepResearchGym: 무료, 투명하고 재현 가능한 딥러닝 연구 평가 샌드박스
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MLR-Bench: AI 에이전트를 활용한 개방형 머신러닝 연구 평가
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Unilogit: 대형 언어 모델을 위한 강력한 머신 언러닝 - 균일 목표 자기 증류를 사용하여
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MLE-Dojo: 머신러닝 엔지니어링에서 LLM 에이전트를 강화하기 위한 인터랙티브 환경
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Unilogit: 대형 언어 모델을 위한 강력한 머신 언러닝 - 균일 목표 자기 증류를 사용하여
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MLE-Dojo: 머신러닝 엔지니어링에서 LLM 에이전트를 강화하기 위한 인터랙티브 환경
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Paper2Code: 과학 논문에서 머신러닝 코드 자동 생성
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Paper2Code: 머신러닝 논문에서 코드 자동 생성하기
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바이브 코딩(Vibe Coding) 해봤어? "말만 하면 게임이 뚝딱"
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〈혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝〉 개정판을 둘러 싼 뒷이야기: 이 책이 다시 나오기까지
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파이에서 인공지능까지: 무한을 향한 끝없는 집념의 나비효과
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[NLP와 LLM 초심자와 실무자 모두를 위한] 수학과 통계 기초부터 머신러닝, 딥러닝, 트랜스포머, GPT, RAG, 랭체인, 에이전트 그리고 양자 컴퓨팅까지
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[독자 인터뷰] 이 책은 딥러닝 분야의 필독서라고 생각합니다.
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