삶의 공유

인공지능(AI)과 함께 코딩을 하거나 업무를 진행할 때, 우리가 가장 자주 마주하는 한계는 무엇일까요? 바로 AI의 **'기억력'**입니다. 아무리 뛰어난 모델이라도 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양(Context Window)에는 한계가 있으며, 대화가 길어질수록 이전 내용을 잊거나 엉뚱한 대답을 내놓기도 합니다.오늘은 이러한 AI의 한계를 극복하고, 마치 숙련된 사수처럼 AI를 리딩할 수 있는 **'AI 온보딩 핵심 전략 4가지'**와 **'컨텍스트 압축 기술'**에 대해 심도 있게 알아보겠습니다.1. 컨텍스트(Context)란 무엇인가?AI에게 전달하는 '컨텍스트'는 단순히 채팅창에 입력하는 텍스트 이상의 의미를 갖습니다. 우리는 이를 **'정보 꾸러미'**라고 부를 수 있으며, 크게 세 가지 요..

1. 2025년 한국 증시의 컴백: 코스피 5000을 향한 시나리오한국 증시의 반등을 점치는 첫 번째 이유는 새로운 정부의 출범과 강력한 정책 의지입니다. 그동안 한국 증시를 짓눌러왔던 고질적인 '코리아 디스카운트'의 세 가지 요인—북한 지정학 리스크, 중간재 수출 위주의 취약한 경제구조, 대주주 중심의 후진적 지배구조—을 해소하기 위한 정책들이 전면에 등장했기 때문입니다.또한, 2024년에 시장이 너무 많이 하락했기에 자연스럽게 제 자리를 찾아가는 '평균 회귀' 현상도 2025년 반등의 이유가 됩니다.핵심 모멘텀: 상법 개정이 불러올 나비효과특히 주목해야 할 것은 2025년 7월로 예정된 상법 개정안입니다. 이 개정안의 핵심은 한마디로 **"대주주 마음대로 전횡하지 말라"**는 것입니다. 그동안 소액 ..

🤖 인공지능이 '실수'를 통해 배우는 법: 역전파 알고리즘인공지능이 개와 고양이를 구분하고, 복잡한 언어를 이해하는 과정을 보면 마치 살아있는 생명체처럼 느껴지기도 합니다. 하지만 그 내부를 들여다보면 정교한 수학적 오답 노트가 작동하고 있습니다. 그 핵심이 바로 오늘 소개할 역전파(Backpropagation) 알고리즘입니다.1. 역전파 알고리즘이란 무엇인가?역전파는 한마디로 **"출력층에서 발생한 오차를 거꾸로(Back) 전파하여, 각 층의 가중치를 얼마나 수정해야 할지 결정하는 알고리즘"**입니다.신경망이 예측값(y^)을 내놓았을 때 실제 정답(y)과 차이가 난다면, 그 '책임'이 어느 가중치W)에 있는지 계산하여 모델을 수정하는 일종의 피드백 시스템이라고 이해하면 쉽습니다.2. 왜 역전파를 해야..

2026년은 단순한 경기 회복을 넘어, 새로운 화폐 질서와 지경학적 변화가 맞물리는 복합적인 해가 될 것입니다.1. 완화와 긴축의 줄다리기, '중립금리'를 향한 여정2026년은 경제적 변동성이 극심할 것으로 예상됩니다. 전체적인 흐름을 파악하는 것이 무엇보다 중요합니다.2020~21년 (완화의 시대): 팬데믹 위기 극복을 위해 막대한 유동성이 공급되었습니다. 실물 경제는 위축됐으나 자산 시장은 버블 수준으로 폭등했습니다.2022년 (긴축의 시대): 러-우 전쟁으로 인한 에너지 가격 급등이 인플레이션을 자극했고, 미 연준은 4회 연속 **자이언트 스텝(기준금리 0.75%p 인상)**이라는 강수를 두었습니다.2024~25년 (피벗의 시대): 금리 인하로의 정책 전환이 시작되었습니다.2026년 (중립금리의 안..

세계 경제의 판도가 심상치 않습니다. 단순한 경기 순환의 문제가 아닙니다. 우리가 수십 년간 믿어왔던 '글로벌 질서' 자체가 뿌리째 흔들리고 있습니다. 오늘은 화제의 신간 『세계 지각변동』의 Chapter 4를 바탕으로, 앞으로 다가올 거대한 변화의 파도와 그 속에서 한국 경제가 나아가야 할 길을 심도 있게 분석해 보려 합니다.특히 '트럼프 2기'의 가능성이 제기되면서, 세계는 다시 한번 긴장하고 있습니다. 과연 앞으로의 세계 질서는 어떻게 재편될 것이며, 우리는 무엇을 준비해야 할까요?1. 동맹국도 예외 없다: 트럼프의 '경제 약탈' 시나리오『세계 지각변동』은 트럼프 전 대통령이 재집권할 경우, 미국 경제 부흥을 위해 전 세계의 부를 노골적으로 가져오려 할 것이라 경고합니다. 충격적인 것은 그 대상이 ..

안녕하세요! 머신러닝 및 딥러닝 분야를 연구하고 글을 쓰는 블로거입니다.오늘은 머신러닝 라이브러리(TensorFlow, PyTorch 등)의 도움 없이, 오직 Python과 NumPy만을 사용하여 딥러닝의 가장 기본이 되는 '다층 인공 신경망(Multilayer Perceptron, MLP)'을 밑바닥부터 구현해보려 합니다."바퀴를 다시 발명하지 마라"라는 말이 있지만, 바퀴가 어떻게 굴러가는지 이해하려면 직접 만들어보는 것만큼 확실한 방법은 없습니다. 이 글을 통해 블랙박스처럼 느껴졌던 신경망의 내부 작동 원리, 특히 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 완벽하게 이해해보시길 바랍니다.1. 다층 신경망(MLP)의 이해우리가 만들 모델을 이해하기 위해 먼저 가장 단순한 형태인 '단일층 신경망'..