인공지능: 확률적 모델과 현대 AI의 기초 개요 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능적 행위를 모방하여 문제를 해결하거나 결정을 내릴 수 있는 컴퓨터 시스템이나 소프트웨어를 포괄하는 광범위한 기술 분야입니다. 초기에는 논리적 추론과 규칙 기반 시스템에 중점을 두었으나, 21세기에 들어서는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하…
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"계산 효율성"에 대한 검색 결과 (총 131개)
혼합 전문가 모델 (Mixture of Experts, MoE) 개요 혼합 전문가 모델(Mixture of Experts, 줄여서 MoE)은 대규모 언어 모델(LLM) 및 딥러닝 아키텍처에서 사용되는 효율적인 신경망 설계 패턴입니다. MoE의 핵심 아이디어는 단일 거대한 모델 대신, 여러 개의 작은 '전문가(Expert)' 네트워크를 준비하고, 입력 데이터…
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 값을 전달하고, 음수일 경우 0으로 고정하는 ReLU(Rectified Linear Unit…
알파고 (AlphaGo) 알파고(AlphaGo)는 구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능(AI) 프로그램으로, 고대 중국의 보드 게임인 바둑을 플레이하기 위해 설계되었습니다. 알파고의 가장 큰 의의는 인간 전문가를 상대로 바둑에서 승리한 최초의 컴퓨터 프로그램이라는 점에 있으며, 이는 인공지능 역사상 중요한 전환점이 되었습니다. 특히 2016년 …
GRU (Gated Recurrent Unit) GRU(Gated Recurrent Unit, 게이트드 리커런트 유닛)는 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)의 한 변형 모델로, 장기 의존성 문제(Long-term Dependency Problem)를 해결하기 위해 설계된 알고리즘입니다. 2014년 키라(KyungHyun Ch…
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 Ghahramani가 제안한 이 방법은 베이지안 신경망(Bayesian Neural Networks)의 근…
Attention 메커니즘 개요 어텐션(Attention) 메커니즘은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 핵심적인 역할을 하는 딥러닝 기법 중 하나입니다. 이 메커니즘은 모델이 입력 데이터의 특정 부분에 더 집중하도록 유도함으로써, 정보 처리의 효율성과 정확도를 크게 향상시킵니다. 어텐션은 기존의 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 …
디멘셔널리티 문제 개요 디멘셔널리티 문제(Dimensionality Problem), 또는 차원의 저주(Curse of Dimensionality)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 고차원 데이터를 다룰 때 발생하는 일련의 이슈를 의미합니다. 데이터의 차원(특징 수)이 증가함에 따라 데이터 공간의 기하학적 성질이 급격히 변화하며, 이로 인해 분석의 정확도…
GPT-3.5 개요 GPT-3.5는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)로, GPT-3 이후의 개선 버전에 해당하는 모델군을 지칭합니다. 정식 명칭은 공개되지 않았으나, OpenAI의 API 및 제품에서 사용되는 모델 중 하나로, 특히 ChatGPT의 초기 버전에 기반을 두고 있습니다. GPT-3.5는 자…
BERT-Base BERT-Base는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 전환을 가져온 Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT) 모델의 기본 버전 중 하나로, 구글 연구팀에 의해 2018년에 발표되었습니다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델과 달리 문장 내 모든 단어를 양방향 맥락(…
EfficientNet-B0 개요 EfficientNet-B0은 구글 리서치(Google Research)에서 2019년에 제안한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 아키텍처로, EfficientNet(Efficient Neural Network) 시리즈의 가장 작은 모델이다. EfficientNet-B0은 높은 …
이미지 전처리 이미지 전처리(Image Preprocessing)는 디지털 이미지를 컴퓨터 비전(Computer Vision) 또는 머신러닝 모델에 입력하기 전에 특정 목적에 맞게 변환하고 개선하는 일련의 과정을 말합니다. 이 과정은 원본 이미지의 노이즈를 제거하고, 특징을 강조하며, 모델의 학습과 추론 성능을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 …
DPR 개요 DPR(Dense Passage Retrieval)은 자연어처리(NLP) 분야에서 정보 검색(IR, Information Retrieval)을 위한 핵심 기술 중 하나로, 기존의 희소 표현 기반 검색 방식(예: BM25)을 보완하거나 대체하기 위해 제안된 밀집 벡터 기반의 문서 검색 기법입니다. DPR은 질의(query)와 문서(passage)…
소벨 필터 소벨 필터(Sobel Filter)는 디지털 이미지 처리에서 가장 널리 사용되는 경계 검출(Edge Detection) 기법 중 하나로, 이미지 내에서 픽셀 강도의 급격한 변화를 감지하여 객체의 윤곽선을 추출하는 데 목적이 있다. 이 필터는 1968년 아이리언 소벨(Irwin Sobel)과 게리 펠드만(Gary Feldman)에 의해 제안되었으며…
특성 추출 개요 특성 추출(Feature Extraction)은 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 원시 데이터(raw data)로부터 유의미한 정보를 추출하여 모델 학습에 적합한 형태의 입력 변수(특성, features)를 생성하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 고차원 데이터의 차원 축소, 노이즈 제거, 계산 효율성 향상, …
명시적 방법 개요 명시적 방법(Explicit Method)은 수치해석에서 편미분방정식(PDE, Partial Differential Equation)을 시간에 따라 수치적으로 해를 구하는 기법 중 하나로, 미래 시간 단계의 해를 현재 또는 과거의 정보만을 사용하여 직접 계산할 수 있는 방법을 말한다. 이 방법은 계산 구조가 간단하고 구현이 용이하다는 장점…
래스터 데이터 개요 래스터 데이터(Raster Data)는 지정보시스템(GIS, Geographic Information)에서 공간 정보를 표현하는 두 가지 주요 데이터 형식 중 하나로, 격자 형태의 셀(cell) 또는 픽셀(pixel)로 구성된 이미지 기반의 데이터 구조입니다. 각 셀은 특정 위치에 대한 값을 가지며, 이 값은 고도, 온도, 토지 이용 유…
합성곱 신망 개요 합성곱경망(Convolutional Network, 이하 CNN)은공지능, 컴퓨터 비전(Computer) 분야에서 가장 핵심적인 신경망 모델 하나입니다. CNN 이미지, 비디오 음성 등의 격자 형태(grid-like) 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 심 신경망 구조로,의 시각 시스템을 모방한 아키텍처를 기반으로 합니다. 기존의…
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 사용되며 특히 데이터의 복잡성을 줄이고 노이즈를 제거하며 시각화를 용이하게 하는 데 중요한 역…
암시적 방법 개요 암시적 방법Implicit Method)은치해석에서 편분방정식DE)을 해하는 대표적인 시간 적분 기법 중 하나로, 주로 시간에 대한 변화를 포함하는 열전도 방정식 나비에-스토크스 방정식 등과 같은 시간 종속적 편미분방정식의 수치 해를 구하는 데 사용된다. 암시적 방법은 명시적 방법(Explicit Method)과 대조되며, 시간 단계의 미…