catastrophic forgetting
파괴적 망각 (Catastrophic Forgetting) 파괴적 망각은 연속 학습(Continual Learning) 환경에서 인공지능 모델이 새로운 작업을 학습하는 과정에서 기존 작업의 성능이 급격히 저하되는 현상을 의미합니다. 이는 인간 학습자가 새로운 지식을 습…
문서 목록 머신러닝
총 98개 · 3/5 페이지머신러닝
머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 패턴을 인식하여 예측 또는 결정을 내리는 인공지능(AI)의 핵심 하위 분야입니다. 머신러닝의 개요와 정의 머신러닝은 아서 사무엘(Arthur Samuel…
리니어ReLU
리니어ReLU (LinearReLU) 리니어ReLU(LinearReLU)는 인공 신경망(Artificial Neural Networks)에서 활성화 함수(Activation Function)로 사용되는 수학적 연산자입니다. 이 함수는 입력값이 양수일 경우 선형적으로 값…
순환 신경망
순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN) 개요 순환 신경망(Recurrent Neural Network, 약자 RNN)은 인공 신경망의 한 종류로, 시계열 데이터나 연속된 데이터 시퀀스를 처리하는 데 특화된 아키텍처입니다. 기존 전진 신경망…
Stable Diffusion
Stable Diffusion Stable Diffusion(스테이블 디퓨전)은 텍스트 설명(text prompt)을 바탕으로 고품질의 디지털 이미지를 생성하는 딥러닝 기반의 생성형 인공지능 모델입니다. 2022년 독일의 스태빌리티 AI(Stability AI)와 라이…
LAMB
LAMB (Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch normalization) LAMB(Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch normalization)는 대규모 배치 학습(Ba…
Concrete Dropout
Concrete Dropout 개요 Concrete Dropout는 심층 신경망에서 드롭아웃(Dropout)의 비율을 고정된 하이퍼파라미터가 아닌 학습 가능한 파라미터로 자동 최적화하는 머신러닝 기법입니다. 2017년 Alexey Gal과 Zoubin Ghahraman…
부정 클래스
부정 클래스 개요 머신러닝, 특히 분류(Classification) 작업에서 "부정 클래스(Negative Class)"는 특정 관심 있는 사건(또는 객체)이 발생하지 않았음을 나타내는 범주를 의미합니다. 이는 "양성 클래스(Positive Class)"와 대조되는 개…
Word2Vec
<Thinking> 이 요청은 한국어 위키 형태의 전문적인 정보 문서 작성을 요구합니다. 주제는 "Word2Vec"으로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 매우 중요한 단어 임베딩 기술입니다. 문서 구성을 계획해보겠습니다: 1. 개요 섹션 - Word2Vec의 기본 정의와…
손실 함수
손실 함수 개요 머신러닝·딥러닝 모델은 입력 데이터와 정답(라벨) 사이의 차이를 최소화하도록 학습한다. 이 차이를 수치적으로 표현한 것이 손실 함수(Loss Function)이다. 손실 함수는 모델이 현재 얼마나 잘 예측하고 있는지를 정량화하고, 최적화 알고리즘(예: …
딥러닝 기반 방법
딥러닝 기반 방법 개요 딥러닝 기반 방법은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)의 다층 구조를 활용하여 데이터에서 복잡한 패턴과 특징을 자동으로 학습하는 기술입니다. 특히 깊은 네트워크 구조(즉, 여러 개의 은닉층…
LightGBM
LightGBM LightGBM은 마이크로소프트에서 개발한 고성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋에서도 빠르고 효율적인 학습을 가능하게 하는 머신러닝 알고리즘입니다. 특히 분류, 회귀, 순위 예측 등 다양한 머신러닝 과제에서 뛰어난 성능을 보이며…
Random Forest
Random Forest 개요 Random Forest(랜덤 포레스트)는 머러닝 분야에서 널리되는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법 중 하나로, 여러 개의 결정트리(Decision Tree)를 결합하여 보다 정확하고 안정적인 예측 성능을 제공하는 알고…
주성분 분석
주성분 분석 개요 성분 분석( Component Analysis, PCA은 고차원 데이터를 저차원으로 효과적으로 축소하면서도 데이터의 주요 정보를 최대한 보존하는 선형 차원 축소 기법이다. PCA는 머신러닝, 통계학 데이터 시각화, 패턴식 등 다양한 분야에서 널리 사용…
순서형 로지스틱 회귀
순서형 로스틱 회귀 개요순서형 로지스 회귀(Ordinal Regression)는 종속(dependent variable)가 서형 범주(ordinal categorical)일 때 사용하는 통계적 회귀석 기법이다. 일반적인 로지스틱 회귀가 이진(binary) 또는 명목형(…
사전 학습
사전 학습 사전 학습(Pre-training) 머신러닝, 특히 딥닝 분야에서리 사용되는 학습 전략으로, 모델이 특정 작업에 본격적으로 적용되기 전에 방대한 양의 일반적인 데이터를 통해 기본적인 지식이나 표현 능력을 습득하는 과정을 의미합니다. 이 방법은 주어진 과제(예…
Label Bias Problem
Label Bias Problem 개요 Label Bias Problem(벨 편향 문제)은신러닝, 조건부 확률 모델(Conditional Random Fields, CRFs 등)과 순차적 예측 모델(Sequential Models)에서 발생 수 있는 중요한 이슈이다. …
num_leaves
num_leaves num_leaves는 그래디언트 부스팅 머신 러닝 알고리즘 중 하나인 LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)에서 중요한 하이퍼파라터로, 각각의 결정 트리(decision tree) 가질 수 있는 최대 잎 노드 수(…
StyleGAN
StyleGAN GAN(Style-Based Generator Architecture for Gener Adversarial Networks)은 얼, 풍경, 예술 작품 등 고해상도의 사실적인 이미지를 생성하기 위해 개발된 생성적 적대 신경망(GAN)키텍처이다. NVID…
음성 인식
음성 인식 개요 음성 인식(Speech Recognition)은 인간의성을 기계가 이해하고 텍스트 또는 명령어로 변환하는 인공지능 기술의 한 분야로, 머신러닝과 자연어 처리 기술을 기반으로 한다. 이 기술은마트폰, 스마트 스피커, 자동차 내비게이션, 콜센터 자동화 등 …