<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>딥 앙상블 on 이동현의 신뢰할 수 있는 AI 노트</title><link>https://donghyunlee.kr/tags/%EB%94%A5-%EC%95%99%EC%83%81%EB%B8%94/</link><description>Recent content in 딥 앙상블 on 이동현의 신뢰할 수 있는 AI 노트</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ko-KR</language><managingEditor>donghyunlee.ai@gmail.com (이동현)</managingEditor><webMaster>donghyunlee.ai@gmail.com (이동현)</webMaster><copyright>© 2026 이동현</copyright><lastBuildDate>Sun, 26 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://donghyunlee.kr/tags/%EB%94%A5-%EC%95%99%EC%83%81%EB%B8%94/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI는 ‘모른다’를 어떻게 계산할까 — MC Dropout과 딥 앙상블의 차이</title><link>https://donghyunlee.kr/posts/2026-07-26-mc-dropout-vs-deep-ensembles/</link><pubDate>Sun, 26 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><author>donghyunlee.ai@gmail.com (이동현)</author><guid>https://donghyunlee.kr/posts/2026-07-26-mc-dropout-vs-deep-ensembles/</guid><description>한 모델을 여러 모습으로 실행하는 MC Dropout과 여러 모델을 따로 학습하는 딥 앙상블. AI가 자신의 ‘모름’을 계산하는 두 방법의 원리·비용·한계를 20개 항목으로 쉽게 설명합니다.</description></item></channel></rss>