데이터 전문가 쫓아가기

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“지식증류는 똑똑한 AI의 노하우를 작은 AI에게 전수하는 기술이다.”지식증류(Knowledge Distillation)란 무엇인가?큰 AI의 지식을 작은 AI로 옮기는 학습 방법1. 지식증류를 한 문장으로 설명하면지식증류는 성능이 좋은 큰 모델(교사 모델)의 판단 방식을 작은 모델(학생 모델)이 따라 배우도록 만드는 학습 기법이다.아주 쉽게 말하면, “잘하는 선배 AI가 후배 AI를 가르쳐주는 것”이다.2. 왜 지식증류가 필요할까? (아주 쉽게)요즘 AI 모델은크고무겁고비용이 많이 든다.하지만 실제 서비스에서는스마트폰로봇웹 서비스처럼 가볍고 빠른 AI가 필요하다.👉 이때 등장한 해법이 지식증류다.3. 지식증류의 핵심 구조🧠 교사 모델(Teacher)크고 똑똑한 모델정확하..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“GRPO는 ‘정답 하나’ 대신 ‘잘한 답들의 상대평가’로 AI를 키운다.”GRPO 강화학습이란 무엇인가?여러 결과를 서로 비교해 배우는 새로운 강화학습 방식1. GRPO를 한 문장으로 설명하면GRPO(Group Relative Policy Optimization)는 여러 출력 결과를 한 그룹으로 묶어, 서로 비교해가며 더 나은 행동을 학습하는 강화학습 방법이다.아주 쉽게 말하면, “절대 점수 대신, 누가 더 잘했는지를 보고 배우는 방식”이다.2. 왜 GRPO가 나왔을까? (아주 쉽게)기존 강화학습은 보통 이런 방식이다.하나의 행동 → 하나의 점수점수가 높으면 강화, 낮으면 약화하지만 현실에서는정답이 하나가 아니고점수 매기기도 어렵다.특히 언어모델(LLM)에서는👉 “이 답이..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“MoE는 AI 안에 ‘전문가 팀’을 만들어 필요한 사람만 부르는 구조다.”MoE(Mixture of Experts)란 무엇인가?여러 ‘전문가 모델’을 상황에 따라 골라 쓰는 AI 구조1. MoE를 한 문장으로 설명하면MoE는 하나의 거대한 모델 대신, 여러 전문가 모델을 두고 입력에 맞는 전문가만 선택해 사용하는 방식이다.아주 쉽게 말하면, “모든 일을 한 명이 하는 게 아니라, 잘하는 사람에게 맡기는 AI”다.2. 왜 MoE가 나왔을까? (아주 쉽게)AI 모델은 점점 커지고 있다.파라미터 수 폭증연산 비용 증가학습·추론 비용 부담이때 이런 질문이 나온다.👉 “모든 계산을 항상 다 해야 할까?”MoE의 답은 이거다.👉 “필요한 부분만 쓰자.”3. MoE의 핵심 구성 요소..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“ROS2는 로봇용 운영체제의 ‘표준 플랫폼’이다.”ROS2란 무엇인가?로봇을 만들고 연결하고 움직이게 하는 공용 소프트웨어 플랫폼1. ROS2를 한 문장으로 설명하면ROS2는 로봇의 센서·제어·통신·AI를 하나로 묶어주는 로봇 개발용 소프트웨어 플랫폼이다.아주 쉽게 말하면, “로봇 개발자들이 함께 쓰는 공통 언어이자 뼈대”다.2. ROS2는 ‘운영체제’일까? (아주 쉽게)이름은 Robot Operating System이지만,윈도우리눅스같은 운영체제는 아니다.👉 운영체제 위에서 돌아가는 로봇 전용 프레임워크다.3. 왜 ROS2가 나왔을까?기존 ROS(ROS1)는연구용으로는 훌륭했지만실제 산업·현장에는 한계가 있었다.그래서 ROS2는 이렇게 바뀌었다.실시간성 강화안정성 향상산..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“AMR은 스스로 길을 찾는 똑똑한 이동 로봇이다.”AMR(Autonomous Mobile Robot)란 무엇인가?환경을 이해하고 스스로 움직이는 자율 이동 로봇1. AMR을 한 문장으로 설명하면AMR은 지도와 센서를 이용해 스스로 판단하며 이동하는 자율주행 이동 로봇이다.아주 쉽게 말하면, “정해진 길이 없어도 알아서 다니는 로봇”이다.2. AMR은 왜 등장했을까? (아주 쉽게)공장·물류 현장에서는물건을 옮기는 일이 많고환경이 자주 바뀐다.기존 방식은바닥에 선을 깔거나고정된 경로만 이동했다.👉 환경이 바뀌면 다시 공사가 필요했다.AMR은 이렇게 말한다.👉 “길이 바뀌어도 내가 알아서 갈게.”3. AMR의 핵심 기술👀 센서 인식카메라라이다(LiDAR)초음파 센서👉 주변..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“월드 모형은 AI가 머릿속에 ‘세상 시뮬레이터’를 갖는 것이다.”월드 모형(World Model)이란 무엇인가?피지컬 AI가 세상을 이해하고 예측하게 만드는 내부 모델1. 월드 모형을 한 문장으로 설명하면월드 모형은 AI가 현실 세계의 규칙을 내부에 그려 두고, 행동 결과를 미리 상상·예측하는 모델이다.아주 쉽게 말하면, “행동하기 전에 머릿속으로 먼저 시뮬레이션해보는 능력”이다.2. 왜 피지컬 AI에 월드 모형이 필요할까? (아주 쉽게)피지컬 AI는넘어질 수 있고부딪힐 수 있고실수하면 위험하다.그래서 이렇게 생각한다.👉 “미리 생각하고 움직이자.”월드 모형이 있으면실패를 실제로 겪지 않아도 되고안전하고 빠르게 학습할 수 있다.3. 월드 모형은 무엇을 담고 있을까?🌍 환..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“다크팩토리는 사람이 없어도 돌아가는 공장이다.”다크팩토리(Dark Factory)란 무엇인가?피지컬 AI로 움직이는 ‘사람 없는 공장’1. 다크팩토리를 한 문장으로 설명하면다크팩토리는 사람의 개입 없이, AI와 로봇이 스스로 생산·판단·제어하는 공장이다.아주 쉽게 말하면,👉 “불을 꺼도 돌아가는 공장”이다.(사람이 없으니 불도 필요 없다)2. 왜 ‘다크(Dark)’라는 이름이 붙었을까?이 말은 분위기 있는 표현이 아니라 아주 현실적인 이유다.사람 없음조명 필요 없음24시간 가동 가능👉 그래서 Lights-out Factory라고도 부른다.3. 다크팩토리의 핵심은 ‘피지컬 AI’다크팩토리는 단순 자동화 공장이 아니다.기존 자동화 공장미리 정해진 규칙예외 상황에 약함다크팩토..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“VLA는 보는 것·말하는 것·움직이는 것을 하나로 묶은 AI 구조다.”VLA 아키텍처란 무엇인가?피지컬 AI를 위한 Vision–Language–Action 구조1. VLA 아키텍처를 한 문장으로 설명하면VLA 아키텍처는 시각(Vision), 언어(Language), 행동(Action)를 하나의 흐름으로 연결해, AI가 실제 세계에서 행동하도록 만드는 구조다.아주 쉽게 말하면, “보고 → 이해하고 → 움직이는 AI 구조”다.2. 왜 VLA가 피지컬 AI에서 중요할까? (아주 쉽게)기존 AI는 주로글을 잘 쓰거나이미지를 잘 분류하거나👉 ‘생각만 하는 AI’에 가까웠다.하지만 피지컬 AI는 다르다.물체를 보고상황을 이해하고실제로 움직여야 한다👉 이 세 가지를 따로가 아니라,..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“그로스해킹은 감이 아니라 실험으로 성장한다.”그로스해킹(Growth Hacking)이란 무엇인가?데이터와 실험으로 빠르게 성장하는 방법1. 그로스해킹을 한 문장으로 설명하면그로스해킹은 제품·마케팅·데이터를 한데 묶어, 빠른 실험으로 성장을 만들어내는 방식이다.아주 쉽게 말하면, “작게 바꿔보고, 숫자로 확인하고, 잘되면 키운다.”2. 왜 ‘해킹’이라는 말이 붙었을까? (아주 쉽게)여기서 해킹은 불법이 아니라 우회·최적화의 뜻이다.큰 예산 ❌빠른 아이디어 ⭕반복 실험 ⭕👉 적은 자원으로 최대 효과를 노린다.3. 그로스해킹의 기본 구조 (AARRR 퍼널)AARRR이란?Acquisition: 유입Activation: 첫 경험Retention: 재방문Revenue: 수익Refer..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“샤딩은 데이터베이스를 여러 조각으로 나눠서 버티게 만드는 기술이다.”샤딩(Sharding)이란 무엇인가?데이터베이스를 가로로 쪼개는 확장 방법1. 샤딩을 한 문장으로 설명하면샤딩은 하나의 거대한 데이터베이스를 여러 개의 작은 데이터베이스로 나눠 저장하고 처리하는 방식이다.아주 쉽게 말하면, “데이터가 너무 많아지면, DB를 나눠서 나눠 담는 것”이다.2. 왜 샤딩이 필요할까? (아주 쉽게)처음에는 DB 한 대로 충분하다.하지만 사용자가 늘면데이터 양 증가조회·쓰기 요청 폭증DB가 점점 느려짐이때 선택지는 두 가지다.1️⃣ 서버를 더 좋은 걸로 교체 (한계 있음)2️⃣ DB를 여러 대로 나눔 ← 샤딩👉 샤딩은 “수직 확장의 한계를 넘기 위한 방법”이다.3. 샤딩은 어떻게 나..