<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[RSS Feed]]></title><description><![CDATA[RSS Feed]]></description><link>http://direct.ecency.com</link><image><url>http://direct.ecency.com/logo512.png</url><title>RSS Feed</title><link>http://direct.ecency.com</link></image><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Tue, 12 May 2026 10:15:24 GMT</lastBuildDate><atom:link href="http://direct.ecency.com/created/basic-blocks/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[Machine Learning 의 기본 구조]]></title><description><![CDATA[Mirrored feed : 이 글에서는 Machine Learning (ML) 의 기본 구조에 대해서 살펴보겠습니다. ML 을 다루는 대부분의 책들이나 자료는, 보통 빡빡한 수식의 전개로부터 시작하기 때문에 많은 분들이 공부 시작단계에서 부터 좌절을 많이 하게 됩니다. 그러나 ML 도 결국 도구의 하나일 뿐이고, 결국은 사람이 만든 것이기 때문에 그 핵심]]></description><link>http://direct.ecency.com/artificial-intelligence/@hugmanskj/machine-learning</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/artificial-intelligence/@hugmanskj/machine-learning</guid><category><![CDATA[artificial-intelligence]]></category><dc:creator><![CDATA[hugmanskj]]></dc:creator><pubDate>Thu, 11 Jan 2018 01:11:18 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/2ufhwNX7NinUiXQymYDCj68fNdTGVYhGi297bLNMDrMzpJfigqJi5P17xR9p85XuhSRMkFts8?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item></channel></rss>