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[Transformer] 트랜스포머 포지셔널 인코딩 (Positional Encoding) 쉽게 설명하기 📏 안녕하세요! 오늘은 Transformer 모델에서 사용하는 포지셔널 인코딩에 대해 쉽게 설명해드리겠습니다. 포지셔널 인코딩은 Transformer 모델이 입력된 단어들의 순서를 이해할 수 있도록 도와주는 중요한 개념입니다.포지셔널 인코딩이 필요한 이유 🤔기존의 순환 신경망(RNN)이나 LSTM 모델은 단어의 순서를 자연스럽게 이해할 수 있습니다. 왜냐하면 이 모델들은 단어들을 순차적으로 처리하기 때문입니다. 하지만 Transformer 모델은 병렬 처리가 가능하도록 설계되어 있어서 단어의 순서 정보를 따로 제공해줘야 합니다. 그렇지 않으면 단어들의 순서를 알 수 없게 됩니다.포지셔널 인코딩이란? 📐포지셔널 인코딩은 각 단어 벡터에 위치 정보를 더해주는 방식입니다. 이 정보를 통해 모델은 각 단어가 문.. 2024. 5. 30.
[Transformer] Transformer 트랜스포머 모델: 인코더와 디코더의 자세한 순서별 설명 📚 안녕하세요! 오늘은 AI와 딥러닝의 중요한 논문인 "Attention Is All You Need"에 대해 쉽게 설명해드리겠습니다. 이 논문은 2017년에 Google Brain 팀이 발표한 것으로, 딥러닝에서 사용하는 모델인 Transformer를 소개합니다. 🤖📚   1. 문제점 해결 💡이전에는 기계 번역이나 텍스트 생성과 같은 작업에 주로 **순환 신경망(RNN)**이나 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이 사용되었습니다. 하지만 이런 모델들은 다음과 같은 문제점이 있었습니다:연산 속도 느림: RNN과 LSTM은 순차적으로 데이터를 처리하기 때문에 병렬 처리가 어렵습니다.긴 문장 처리 어려움: 긴 문장에서 멀리 떨어진 단어들 간의 관계를 이해하는 데 어려움을 겪습니다.2... 2024. 5. 29.
[Deep Learning] 단어 임베딩 Word Embeddings: 자연어 처리의 핵심 기술과 예제 현대 자연어 처리(NLP) 기술에서 단어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현하는 것은 매우 중요합니다. 단어 표현(Word Representation)과 단어 임베딩(Word Embeddings)은 이러한 문제를 해결하는 핵심 기술입니다. 이 글에서는 단어 표현과 단어 임베딩의 개념, 그 필요성, 그리고 다양한 방법론에 대해 쉽게 설명하고, 예제와 코딩 예제를 포함하여 소개하겠습니다.  단어 표현(Word Representation)단어 표현은 단어를 숫자나 벡터와 같은 기계가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 초기에는 단순한 단어 빈도(count-based) 방법이 사용되었으나, 이는 단어 간의 문맥적 의미를 잘 반영하지 못했습니다. 😔예제 📚단어 빈도: "apple"이 3번 등장, .. 2024. 5. 28.
[Deep Learning] 트리거 워드 감지 알고리즘: 시리, 알렉사와 같은 가상 비서의 핵심 기술 트리거 워드 감지 알고리즘은 텍스트 데이터에서 특정 단어나 구를 찾아내는 기술입니다. 이 알고리즘은 다양한 분야에서 사용될 수 있으며, 예를 들어, 고객 서비스에서 중요한 키워드를 감지하여 빠르게 대응하거나, 소셜 미디어에서 부정적인 댓글을 자동으로 필터링하는 데 활용됩니다. 이 글에서는 트리거 워드 감지 알고리즘의 원리와 이를 구현하는 방법을 쉽게 설명하겠습니다.  Trigger Word Algorithm?트리거 워드 감지 알고리즘의 기본 원리 트리거 워드 감지 알고리즘은 특정 단어 또는 구를 텍스트에서 검색하고 식별하는 과정을 포함합니다. 이는 주로 문자열 검색 알고리즘을 사용하여 구현되며, 정규 표현식이나 패턴 매칭 기술이 자주 사용됩니다.트리거 워드 리스트 구성 먼저 감지하고자 하는 트리거 워드 .. 2024. 5. 27.
[cuDF] 🚀 Google Colab에서 RAPIDS cuDF 사용하기: 데이터 사이언스 초고속화 🧑‍💻💥 안녕하세요 👋 혹시 pandas 작업이 끝나기만을 기다리느라 지치셨나요? ⌛ 데이터 처리가 번개처럼 빠르면 좋겠다고 생각한 적 있나요? ⚡ 그렇다면, 운이 좋으시네요! 오늘은 Google Colab에서 RAPIDS cuDF를 사용하는 방법을 소개해드리겠습니다. 🚀✨ 이 기술을 사용하면 데이터 처리를 초고속으로 할 수 있어요!  RAPIDS cuDF란? 🤔RAPIDS cuDF는 GPU 가속화된 데이터프레임 라이브러리로, pandas API를 사용하여 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 해줍니다. 📊 Python에서 cuDF 인터페이스는 libcudf 기반으로 구축되어 있어 데이터 작업을 획기적으로 빠르게 수행할 수 있습니다. 🚀 예를 들어, 간단한 조인 작업은 pandas에서 761ms가 걸리지만 .. 2024. 5. 25.
[Machine Learning] N-gram이란 무엇인가? 텍스트 분석의 핵심 이해하기 언어는 인간 커뮤니케이션의 기본 요소입니다. 디지털 시대에 접어들며, 우리는 매일 방대한 양의 텍스트 데이터와 상호작용하게 되었고, 이로 인해 텍스트 분석의 중요성이 급격히 증가했습니다. 그 중심에는 'N-gram'이라는 개념이 자리잡고 있습니다. 📖🔍 이 블로그 포스팅에서는 N-gram의 개념을 소개하고, 그것이 언어 처리와 텍스트 분석에 어떻게 활용되는지 탐구해보겠습니다. N-gram N-gram은 텍스트나 연설에서 N개의 연속적인 항목(문자, 음절, 단어 등)의 시퀀스를 말합니다. 'N'은 숫자를 나타내며, 이는 시퀀스에 포함된 항목의 수를 의미합니다. 예를 들어, "I love language processing" 이라는 문장에서 2-gram(또는 bigram)은 "I love", "love la.. 2024. 3. 13.
[코딩 알고리즘] BM25: 정보 검색의 핵심 알고리즘을 탐색하다 🚀 검색 엔진의 세계에서 가장 중요한 질문 중 하나는 "어떻게 가장 관련성 높은 문서를 빠르고 정확하게 찾을 수 있을까?"입니다. 이 질문에 답하기 위해 여러 순위 결정 알고리즘이 개발되었으며, 그 중 BM25는 정보 검색 분야에서 널리 사용되고 인정받는 알고리즘 중 하나입니다. BM25란 무엇인가? 🤔 BM25는 사용자 쿼리와 문서 간의 관련성을 평가하기 위해 개발된 알고리즘입니다. Okapi BM25로도 알려져 있으며, 이는 쿼리에 포함된 각 단어의 문서 내 빈도(TF), 역문서 빈도(IDF), 문서의 길이를 고려하여 점수를 계산합니다. BM25의 작동 원리 BM25의 핵심은 다음 세 가지 요소에 기반합니다: TF (Term Frequency): 문서 내 특정 단어의 빈도. 단어가 문서 내에서 더 자주 .. 2024. 3. 9.
[LLM] 정보 검색(Information Retrieval): 디지털 세계의 나침반 🧭 우리는 정보의 바다에서 항해하는 항해자들입니다. 🚢 인터넷이라는 거대한 바다에서 우리가 원하는 정보를 찾는 것은 종종 어려울 수 있습니다. 바로 여기서 정보 검색(Information Retrieval, IR) 기술이 등장합니다! IR은 대량의 데이터 속에서 사용자의 정보 요구에 부합하는 정보를 찾아내는 컴퓨터 시스템의 과정을 말합니다. 검색 엔진, 온라인 도서관, 데이터베이스 시스템 등 우리 생활 곳곳에서 이 기술이 활용되고 있죠. 🌐 IR의 핵심 개념들 🗝️ 문서(Document): 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터. 정보 검색 시스템이 다루는 기본 단위입니다. 쿼리(Query): 사용자가 정보를 찾기 위해 입력하는 요구 사항. 예를 들어, 검색 엔진에 입력하는 검색어가 쿼리가 됩니다... 2024. 3. 8.
[LLM] 🌟 Few-Shot Learning, Zero-Shot Learning, Decomposition, Ensembling: 차이점 비교 안녕하세요, AI 마법사들! 오늘은 마법 같은 인공지능 모델의 학습 방법에 대해 이야기해보려고 합니다. 🧙‍♂️💫 여러분, Few-Shot Learning, Zero-Shot Learning, Decomposition, Ensembling에 대해 들어보셨나요? 각각의 방법은 AI가 새로운 작업을 마스터하는 데 도움을 주는데요, 그 차이점을 한번 살펴볼까요? 🤔 1️⃣ Few-Shot Learning (퓨샷 학습) 👶 퓨샷 학습은 마치 요리를 할 때 레시피를 몇 번 보고 바로 요리를 시작하는 것과 같아요. 🍳 소량의 데이터만으로도 새로운 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이 방법은 미세 조정을 통해 빠르게 적응하죠. 하지만, 마법 재료(데이터)가 많이 필요해요! 2️⃣ Zero-Shot Learning (제.. 2024. 3. 7.
[LLM] Prompt Engineering 프롬프트 엔지니어링: 초보자를 위한 가이드 🌟 언어 모델과 인터랙션하는 방법에 있어, 프롬프트 엔지니어링은 마법의 주문 같은 역할을 합니다. 이 글을 통해, 언어 모델을 활용하는 새로운 방식인 프롬프트 엔지니어링에 대해 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 안내해 드리겠습니다. 프롬프트 엔지니어링이란 무엇일까요? 🤔 간단히 말해서, 프롬프트 엔지니어링은 언어 모델에 특정 입력(프롬프트)을 제공하여 원하는 출력을 얻어내는 기술입니다. 이는 전통적인 프로그래밍 언어 대신 자연어를 사용하여 모델과 소통하는 새로운 형태의 프로그래밍 방식이라고 할 수 있습니다. 왜 중요한가요? 언어 모델이 다양한 작업을 수행할 수 있게 되면서, 모델을 효과적으로 활용하기 위한 방법이 필요해졌습니다. 프롬프트 엔지니어링은 모델의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있게 해주며, 복잡한 문제.. 2024. 3. 6.
[LLM] 제로샷 학습 Zero-Shot Learning: AI의 새로운 가능성을 열다 우리는 지금까지 인공지능(AI)이 대량의 데이터를 학습함으로써 특정 작업을 수행하는 방식에 익숙해져 있습니다. 하지만, '제로샷 학습(Zero-Shot Learning)'이라는 혁신적인 기술이 등장하면서 AI의 학습 방식에 대한 우리의 고정관념이 흔들리고 있습니다. 마치 마법처럼, 제로샷 학습은 AI가 전혀 보지 못한 데이터나 작업에 대해 추론하고 행동할 수 있는 능력을 갖추게 해줍니다. 이는 AI가 인간의 학습 방식에 한 걸음 더 다가서게 하는 중대한 발전입니다. 제로샷 학습이란 무엇인가요? 제로샷 학습은 AI가 사전에 특정 작업에 대한 예제 없이도 새로운 작업을 수행할 수 있게 하는 학습 방법입니다. 즉, AI가 이미 알고 있는 정보를 바탕으로 새로운 상황을 해석하고 문제를 해결할 수 있게 됩니다. .. 2024. 3. 5.
[LLM] 🌟 AI의 세계 탐험 BERT, T5, GPT 모델 비교 안녕하세요! 오늘은 자연어 처리(NLP) 세계에서 혁명을 일으킨 세 가지 거대한 모델, BERT, T5, 그리고 GPT 시리즈를 비교해보는 시간을 가져보려고 합니다. 🚀 이 모델들은 AI와 기계 학습 분야에서 중요한 이정표가 되었는데요, 각각의 모델이 어떤 특징을 가지고 있으며, 어떻게 활용될 수 있는지 알아보겠습니다! BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 📖 특징: BERT는 문맥을 양방향으로 이해하는 데 초점을 맞춘 모델입니다. 이는 모델이 주어진 텍스트를 앞뒤 모두 고려하여 더 정확한 언어 이해를 가능하게 합니다. 🔄 활용: 주로 문장의 빈칸 채우기, 감정 분석, 질문에 대한 답변 생성 등에 사용됩니다. 구글 검색 엔진에도 .. 2024. 3. 4.
[LLM] 🚀✨ LLM 무료로 배우기: 무료 부트캠프를 활용하여 전문가 되기! 🌟📚✨🚀 🌐 여러분, 안녕하세요! 오늘은 여러분에게 2023년 봄에 열린 LLM 부트캠프에 대해 소개하고자 합니다. 이 프로그램은 이미 지나간 이벤트이지만, 영어를 이해하고 활용할 수 있는 분들에게는 여전히 유용한 리소스가 될 수 있어요. 📚🚀 🔍 LLM 부트캠프란? 2023년 봄에 시작된 LLM 부트캠프는 인공지능 분야, 특히 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)에 초점을 맞춘 집중 교육 프로그램입니다. 이 프로그램은 참가자들이 기계 학습에 대한 경험 수준에 상관없이 최신 상태의 기술을 습득하고 LLM 애플리케이션을 구축하고 배포할 준비를 할 수 있도록 설계되었죠. 👩‍💻 주요 내용은 무엇인가요? 부트캠프는 '프롬프트 엔지니어링', 'LLMOps', '언어 사용자 인터페이스를 위한.. 2024. 2. 26.
[Deep Learning] Early Stopping: 효율적인 머신러닝을 위한 지름길 🚦 머신러닝 모델을 훈련시킬 때, 가장 큰 도전 중 하나는 과적합(overfitting)을 방지하는 것입니다. 과적합이란 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. 🤖💥 이러한 문제를 해결하기 위한 강력한 도구 중 하나가 바로 'Early Stopping'입니다. 이 글에서는 Early Stopping의 개념, 중요성, 그리고 실제 예제를 통해 이 기법이 어떻게 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는지 알아보겠습니다. Early Stopping이란? Early Stopping은 말 그대로 모델의 훈련을 조기에 중단하는 기법입니다. 🛑 이 방법은 훈련 과정에서 모델이 훈련 데이터에 과적합되기 시작하는 순간을 감지하고, 그 시점에서 훈련을 멈추게 합니다. 이.. 2024. 2. 25.
[Deep Learning] Dropout 기법: 딥러닝의 과적합 방지책 🛡️ 과적합의 문제 딥러닝 모델을 훈련시키는 과정에서 가장 큰 도전 중 하나는 과적합(Overfitting)을 방지하는 것입니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰져서, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 기법이 제안되었으며, 그중에서도 Dropout은 가장 널리 사용되고 효과적인 방법 중 하나입니다. Dropout 기법이란? Dropout의 정의 📚 Dropout은 훈련 과정 중에 신경망의 일부 뉴런을 임의로 비활성화하여, 과적합을 방지하는 기법입니다. 이 과정에서 비활성화된 뉴런은 데이터 전파와 가중치 업데이트에서 제외됩니다. Dropout을 적용하면 모델이 특정 뉴런이나 뉴런의 조합에 지나치게 의존하는 것을 방지하고, 각 뉴런이 보다 독.. 2024. 2. 21.
[Deep Learning] RMSprop Optimizer: 딥러닝 학습의 가속기 🚀 딥러닝 모델을 훈련시키는 과정에서, 모델의 성능을 극대화하고 학습 시간을 최소화하기 위한 효율적인 최적화 방법의 선택은 필수적입니다. 이러한 최적화 알고리즘 중 하나로, RMSprop (Root Mean Square Propagation) Optimizer가 널리 사용되며, 딥러닝 모델의 학습 과정을 가속화하는 데 큰 역할을 합니다. RMSprop의 정의와 원리 RMSprop Optimizer는 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)에 의해 제안된 최적화 알고리즘으로, 학습률(learning rate)을 적응적으로 조정하여, 각 매개변수에 대한 업데이트를 최적화하는 방법입니다. RMSprop은 특히 비등방성(각 방향이 다른 특성을 가짐) 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 작동 원리 🛠 RMSpro.. 2024. 2. 20.
[Deep Learning] Flatten Layer: 딥러닝 모델의 다리 역할 🌉 딥러닝의 다층 구조 딥러닝 모델은 다양한 층(Layers)을 겹겹이 쌓아 올려 복잡한 데이터의 패턴을 학습합니다. 이 층들 각각은 데이터를 다르게 처리하며, 특히 컨볼루션 신경망(CNN)에서는 이미지와 같은 고차원 데이터를 효율적으로 처리하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나, 고차원의 특성을 가진 데이터를 전통적인 완전 연결 층(Fully Connected Layer)에 연결하기 위해서는 데이터의 형태를 단순화할 필요가 있습니다. 여기서 Flatten Layer의 역할이 시작됩니다. Flatten Layer의 정의 📚 Flatten Layer는 다차원의 입력 데이터를 1차원으로 변환하는 과정을 담당하는 네트워크 층입니다. 예를 들어, 이미지 처리 과정에서 컨볼루션 층과 풀링 층을 거친 후, 고차원의 특.. 2024. 2. 19.
[Deep Learning] ReLU 함수: 딥러닝의 비밀병기 🚀 딥러닝 모델에서 활성화 함수(Activation Function)는 신경망의 각 뉴런에서 입력 신호의 합을 출력 신호로 변환하는 데 필수적인 역할을 합니다. 활성화 함수의 선택은 모델의 성능과 학습 능력에 직접적인 영향을 미칩니다. 그중에서도 ReLU(Rectified Linear Unit) 함수는 딥러닝의 발전에 크게 기여한 비밀병기로 자리 잡았습니다. 🌟  ReLU 함수의 정의 📚 ReLU 함수는 입력이 0보다 클 경우 입력을 그대로 출력하고, 0 이하일 경우 0을 출력하는 간단하면서도 효과적인 비선형 활성화 함수입니다. 수학적으로는 f(x) = max(0, x)로 표현됩니다. 이 단순한 형태 덕분에 ReLU는 계산 효율성이 높고, 모델 학습 시간을 단축시키는 데 도움을 줍니다. ReLU의 장점 🚀.. 2024. 2. 18.
[A/B Testing] Interrupted Time Series (ITS) 분석: 변화를 이해하는 강력한 도구 🚀 현대 사회는 끊임없이 변화하고 있으며, 이러한 변화는 공공 정책, 의료 개입, 기술 혁신 등 다양한 형태로 나타납니다. 하지만 이 변화들이 실제로 어떤 영향을 미치는지를 정확히 평가하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 여기에 'Interrupted Time Series (ITS) 분석'이 등장합니다. ITS 분석은 시간에 따른 데이터를 분석하여 특정 개입이나 사건이 결과에 미친 영향을 평가하는 강력한 통계적 방법론입니다. 🌟 ITS 분석의 정의와 구조 📚 Interrupted Time Series 분석은 시간을 따라 수집된 데이터를 이용하여 특정 개입이 시행된 시점을 기준으로 전후의 변화를 비교 분석하는 방법입니다. 이는 개입의 효과를 객관적으로 평가할 수 있게 해주며, 시간에 따른 자연스러운 추세나 계절성과.. 2024. 2. 17.
[Deep Learning ]Sparse Categorical Crossentropy: 효율적인 멀티클래스 분류를 위한 손실 함수 멀티클래스 분류 문제에서 모델의 성능을 최적화하는 것은 머신러닝과 딥러닝에서 중요한 과제 중 하나입니다. 🚀 이러한 문제에서 정확한 예측을 위해 범주형 크로스 엔트로피(Categorical Crossentropy)가 널리 사용되지만, 클래스의 수가 많을 경우 메모리 사용량과 계산 복잡도가 증가하는 문제에 직면하게 됩니다. 이에 대한 해결책으로 'Sparse Categorical Crossentropy'가 등장했습니다. Sparse Categorical Crossentropy의 정의 📚 Sparse Categorical Crossentropy는 멀티클래스 분류 문제에서 사용되는 손실 함수로, 정수 형태의 레이블을 직접 사용하여 모델의 손실을 계산합니다. 이 방식은 각 클래스를 원-핫 인코딩으로 변환하는 과.. 2024. 2. 16.
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