Professional Tech Notes
물박사의
저장공간
Machine Learning, Data, Agentic AI와 Engineering을 직접 검증한 코드·수식·실험 결과와 함께 정리합니다.
348+공개 기술 글 인벤토리
6핵심 기술 학습 경로
1통일된 기술문서 디자인
Learning Paths
주제 별 글모음
ML
ML & DL 기초
통계 기초부터 머신러닝, 이상탐지와 딥러닝까지 이어지는 핵심 경로입니다.
Statistics · Machine Learning RLReinforcement Learning
가치 기반 방법부터 Policy Gradient와 Actor-Critic까지 연결합니다.
Control · Policy GitGit & GitHub
저장소 구조, 브랜치 전략, 히스토리 정리와 안전한 복구를 다룹니다.
Version Control · Workflow GNNGraph Neural Networks
그래프 표현과 임베딩부터 메시지 패싱 기반 모델까지 정리합니다.
Graph · PyG RecRecommender Systems
평가지표, Matrix Factorization과 최신 추천 모델을 잇는 경로입니다.
Ranking · Embedding AIAgentic AI & Claude
도구 사용부터 에이전트 구조와 반복 실행 설계까지 실무 관점으로 봅니다.
Agents · ClaudeLatest Verified Notes
최근 기술 글
Reinforcement Learning
Cliff Walking ③ Off-policy MC와 Actor-Critic
행동정책과 목표정책을 분리하고 중요도 샘플링과 부트스트래핑을 비교합니다.
Machine LearningSupport Vector Machine: 최대 마진과 Kernel Trick
마진 최대화, Soft Margin과 Kernel Trick을 수식과 직관으로 연결합니다.
Anomaly DetectionLocal Outlier Factor: 이웃 밀도비로 국소 이상치 찾기
전역 기준이 놓치는 국소 이상치를 이웃의 도달 가능 밀도로 탐지합니다.
Git & GitHub특정 파일·폴더만 과거 커밋 상태로 복구하는 방법
전체 브랜치를 되돌리지 않고 필요한 경로만 안전하게 복구하는 절차입니다.
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Dr.trillion은 데이터와 AI 기술을 개념 설명에서 끝내지 않고 실행 가능한 코드, 수식과 검증 환경까지 기록하는 기술 블로그입니다.
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