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[Deep Learning] Self-Attention 메커니즘 이해하기 📘🤖 딥러닝의 발전으로 인해 자연어 처리(NLP)와 같은 분야에서 혁신적인 모델들이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 트랜스포머(Transformer) 모델은 self-attention 메커니즘을 통해 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 이번 포스트에서는 self-attention의 기본 개념과 원리를 설명하고, 그 중요성을 살펴보겠습니다. 1. Self-Attention의 기본 개념 🧠Self-Attention은 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소와 상호작용하여 중요한 정보를 학습할 수 있게 하는 메커니즘입니다. 이는 각 단어(토큰)가 문맥(context)을 이해하고, 해당 문맥 내에서 자신이 얼마나 중요한지를 결정할 수 있게 합니다.입력 시퀀스: 예를 들어, 문장 "The cat sat on the m.. 2024. 6. 13.
[Deep Learning] LSTM (Long Short-Term Memory) 이해하기 📘🤖 RNN (Recurrent Neural Network)은 순차적 데이터를 처리하는 데 강력한 도구이지만, 긴 시퀀스를 처리할 때 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제에 취약합니다. 이를 해결하기 위해 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크가 제안되었습니다. 이번 포스트에서는 LSTM의 기본 개념과 원리를 설명하고, 간단한 예제를 통해 LSTM이 어떻게 동작하는지 알아보겠습니다. 1. LSTM의 기본 개념 🧠LSTM은 RNN의 한 종류로, 긴 시퀀스에서도 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. LSTM은 셀 상태(cell state)와 게이트(gate) 메커니즘을 통해 중요한 정보를 오랜 기간 동안 유지할 수 있습니다.셀 상태 (Cell State): 셀 상태.. 2024. 6. 12.
[Deep Learning] 딥러닝 RNN (Recurrent Neural Network)의 기초 이해하기 딥러닝 분야에서 RNN (Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터나 자연어 처리(NLP)와 같은 연속적인 데이터를 다루는 데 필수적인 도구입니다. 이번 포스트에서는 RNN의 기본 개념과 원리를 중심으로 설명하고, 간단한 예제를 통해 이해를 돕겠습니다. 1. RNN의 기본 개념RNN은 이전 시점의 정보를 현재 시점의 계산에 반영할 수 있는 순환 구조를 가진 신경망입니다. 이는 연속된 데이터 처리에 매우 유용하며, 과거의 정보를 기억하고 활용할 수 있는 능력을 제공합니다.순환 구조: RNN은 은닉층의 출력이 다시 입력으로 사용되는 순환 구조를 가집니다. 이를 통해 시퀀스 데이터에서 이전 시점의 정보가 반영될 수 있습니다.은닉 상태: 각 시점의 은닉 상태는 이전 시점의 은닉 상태와 현재 .. 2024. 6. 11.
[AI 뉴스]애플의 WWDC 2024! 🎉 6월 10일 시작합니다! 🍎 W애플의 WWDC 2024! 🎉 6월 10일 시작합니다! 🍎여름이 다가오면서 다양한 기술 기업들이 어떤 업데이트와 발표를 할지 기대가 되는데요, 그 중에서도 특히 주목할 만한 이벤트가 있습니다. 바로 애플의 연례 개발자 회의인 WWDC (Worldwide Developers Conference)입니다! 🌟 https://www.youtube.com/live/RXeOiIDNNek WWDC 2024 시작! 🗓️애플은 매년 늦봄에 개발자들을 위해 WWDC를 개최합니다. 올해는 6월 10일부터 14일까지 온라인으로 진행됩니다. 이번 이벤트에서는 애플의 최신 제품과 기술 업데이트가 공개될 예정인데요, 놓치지 마세요!이벤트 시간과 시청 방법 ⏰WWDC의 하이라이트는 첫날인 6월 10일 월요일 오후 1시(동부.. 2024. 6. 10.
[베이지안 네트워크] 베이지안 네트워크의 템플릿 모델과 시간적 모델 베이지안 네트워크의 템플릿 모델과 시간적 모델베이지안 네트워크는 확률적 그래픽 모델로, 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있습니다. 특히 템플릿 모델과 시간적 모델은 베이지안 네트워크를 더욱 강력하고 유연하게 만드는 중요한 개념입니다. 이번 블로그 글에서는 이 두 가지 모델에 대해 자세히 설명하겠습니다.베이지안 네트워크의 템플릿 모델베이지안 네트워크의 템플릿 모델은 반복적인 구조를 갖는 시스템을 효율적으로 모델링하기 위한 접근 방식입니다. 템플릿 모델은 변수와 그들 간의 관계를 하나의 공통 패턴으로 정의하여, 이 패턴을 여러 번 반복하여 사용할 수 있습니다. 이는 대규모 네트워크를 단순화하고, 모델링과 계산의 효율성을 높이는 데 유용합니다.템플릿 모델의 예시예를 들어, 의료 진단 시스템에서 여러 환자에.. 2024. 6. 8.
[베이지안 네트워크] Bayesian Network Fundamentals 베이지안 네트워크 기초 베이지안 네트워크(Bayesian Network)는 확률적 그래픽 모델의 일종으로, 변수들 간의 의존 관계를 시각적으로 표현하고 이를 기반으로 확률 추론을 가능하게 합니다. 이러한 모델은 복잡한 문제를 해결하는 데 유용하며, 특히 인공지능, 데이터 마이닝, 머신 러닝 분야에서 널리 사용됩니다. 베이지안 네트워크의 기초노드(Node): 각 노드는 하나의 변수(variable)를 나타냅니다. 이 변수는 다양한 상태(state)를 가질 수 있습니다.엣지(Edge): 노드 간의 엣지는 변수들 간의 의존 관계를 나타냅니다. 방향성이 있는 화살표로 표시되며, 이는 한 변수의 값이 다른 변수의 값에 영향을 미친다는 것을 의미합니다.조건부 확률표(CPT, Conditional Probability Table): 각 노.. 2024. 6. 7.
[Deep Learning] 딥러닝 다중 라벨 분류의 손실 함수: Binary Cross-Entropy 머신러닝에서는 다양한 분류 문제가 있습니다. 그 중 하나는 **다중 라벨 분류(Multi-Label Classification)**입니다. 다중 라벨 분류는 하나의 데이터 포인트가 여러 개의 라벨에 속할 수 있는 문제를 말합니다. 예를 들어, 하나의 사진이 '고양이', '실내', '밤' 등 여러 라벨을 가질 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 적절한 손실 함수가 필요합니다. 이번 글에서는 다중 라벨 분류에서 자주 사용되는 Binary Cross-Entropy (BCE) 손실 함수에 대해 알아보겠습니다.   Binary Cross-Entropy 손실 함수는 다중 라벨 분류에서 각 라벨을 독립적으로 처리하여 손실을 계산합니다. 각 라벨에 대해 0 또는 1을 예측하며, 각 라벨의 예측 확률과 실제 라.. 2024. 5. 31.
[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.
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