<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>맥케이 on 3rd layer</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/tags/%EB%A7%A5%EC%BC%80%EC%9D%B4/</link><description>Recent content in 맥케이 on 3rd layer</description><generator>Hugo -- 0.157.0</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Sun, 30 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://3rdlayer.uk/ko/tags/%EB%A7%A5%EC%BC%80%EC%9D%B4/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>맥케이 정보이론 5강: 엔트로피와 데이터 압축 (4): 산술 부호와 압축의 실전</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/mackay-05-entropy-compression-iv/</link><pubDate>Sun, 30 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/mackay-05-entropy-compression-iv/</guid><description>맥케이 정보이론 5강. 산술 부호가 메시지의 확률에 비례하는 구간을 좁혀 엔트로피에 가까운 길이를 만드는 과정을 보고, 예측 모형과 압축의 관계를 정리한다.</description></item><item><title>맥케이 정보이론 4강: 엔트로피와 데이터 압축 (3): 정보원 부호화 정리, 심볼 부호</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/mackay-04-entropy-compression-iii/</link><pubDate>Sun, 09 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/mackay-04-entropy-compression-iii/</guid><description>맥케이 정보이론 4강. 정보원 부호화 정리를 마무리하고, 크라프트 부등식과 허프만 부호를 통해 확률분포를 실제 이진 부호로 옮기는 방법을 살펴본다.</description></item><item><title>맥케이 정보이론 3강: 엔트로피와 데이터 압축 (2): 정보원 부호화 정리, 편향 동전 복권</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/mackay-03-entropy-compression-ii/</link><pubDate>Sat, 25 Jan 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/mackay-03-entropy-compression-ii/</guid><description>데이비드 맥케이 정보이론 강의 3강. 편향 동전 복권에서 전형적인 문자열을 세어 보고, 긴 자료가 기호당 엔트로피에 가까운 비트로 압축되는 이유를 정보원 부호화 정리로 이해한다.</description></item><item><title>맥케이 정보이론 2강: 엔트로피와 데이터 압축 (1): 압축·정보이론·엔트로피 입문</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/mackay-02-entropy-compression-i/</link><pubDate>Sat, 18 Jan 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/mackay-02-entropy-compression-i/</guid><description>데이비드 맥케이 정보이론 강의 2강. 놀라운 사건일수록 정보가 많다는 생각에서 정보량과 엔트로피를 정의하고, 확률과 이진 부호 길이가 어떻게 연결되는지 살펴본다.</description></item><item><title>맥케이 정보이론 1강: 정보이론 입문</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/mackay-01-introduction/</link><pubDate>Sat, 11 Jan 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/mackay-01-introduction/</guid><description>데이비드 맥케이 정보이론 강의 1강. 압축과 잡음 있는 통신, 추론이 왜 같은 확률의 언어로 만나는지 살펴보고, 정보이론이 묻는 두 가지 근본 한계를 세운다.</description></item><item><title>맥케이 정보이론: 무료 교과서와 강의</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/mackay-information-theory/</link><pubDate>Sat, 04 Jan 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/mackay-information-theory/</guid><description>데이비드 맥케이의 명저는 정보이론, 추론, 머신러닝을 하나의 이야기로 엮는다. 책도 강의 영상도 전부 무료다. 이 시리즈를 여는 김에, 어디서 받는지 정리한다.</description></item></channel></rss>