정보 검색 기반 (Information Retrieval Based) 개요 정보 검색 기반(Information Retrieval Based)은 방대한 양의 비정형 데이터(주로 텍스트)에서 사용자의 질의(Query)에 관련성이 높은 정보를 효율적으로 찾아내고 반환하는 기술 및 그 기반이 되는 시스템 아키텍처를 포괄하는 개념입니다. 현대의 디지털 환경에서 검…
검색 결과
"계산 비용"에 대한 검색 결과 (총 245개)
기계학습 기반 전처리 (Machine Learning-Based Preprocessing) 개요 기계학습 기반 전처리(Machine Learning-Based Preprocessing)는 전통적인 통계적 방법이나 규칙 기반 접근법을 넘어서, 머신러닝 알고리즘 자체를 활용하여 데이터의 품질을 개선하고 모델의 학습 성능을 최적화하는 과정을 의미합니다. 일반적인…
비선형 최적화 (Nonlinear Optimization) 개요 비선형 최적화(Nonlinear Optimization)는 목적 함수(objective function) 또는 제약 조건(constraints) 중 적어도 하나가 비선형(non-linear)인 수학적 문제를 해결하기 위한 알고리즘 및 방법론의 집합을 의미합니다. 선형 계획법(Linear Pro…
자기 주의 메커니즘 (Self-Attention Mechanism) 개요 자기 주의 메커니즘(Self-Attention Mechanism)은 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 기법으로, 시퀀스 내의 모든 요소들이 서로의 관련성을 계산하여 문맥을 이해하는 방식입니다. 이 메커니즘은 2017년 구글 연구진에 의해 제안된 논문 …
가우시안 프로세스 (Gaussian Process) 가우시안 프로세스(Gaussian Process, 줄여서 GP)는 기계 학습과 통계학에서 비모수적 베이지안 접근법을 사용하여 함수를 모델링하는 강력한 확률 과정(probabilistic process)입니다. 주로 회귀(Regression) 문제에서 예측의 불확실성을 정량화하는 데 널리 사용되며, 특히 데…
RepeatedKFold RepeatedKFold(중복 K-폴드 교차 검증)는 머신러닝 모델의 성능을 평가할 때 사용되는 교차 검증(Cross-Validation) 기법 중 하나입니다. 기존의 K-폴드 교차 검증(K-Fold Cross-Validation)을 여러 번 반복하여 수행함으로써, 데이터의 분할 방식에 따른 편향(Bias)을 줄이고 모델 평가의 신…
에너지 (Energy) 에너지(Energy)는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 텍스처 특징량(Texture Feature)을 추출하는 데 사용되는 핵심 지표 중 하나입니다. 주로 회귀 분석, 패턴 인식, 그리고 텍스처 분류 작업에서 이미지의 국소적 또는 전역적인 에너지 분포를 정량화하기 위해 활용됩니다. 이 문서는 에너지 기반 텍스처 특징량의 정의, …
Adversarial Examples (적대적 예시) 개요 적대적 예시(Adversarial Examples)란 인공 신경망(Artificial Neural Networks)과 같은 머신러닝 모델의 예측을 의도적으로 오도하기 위해 인간이 인지하기 어려운 미세한 노이즈(noise)를 입력 데이터에 추가한 샘플을 의미합니다. 이 개념은 2013년 Ian Goo…
Bag-of-Words (단어 가방 모델) 개요 Bag-of-Words(BoW, 단어 가방 모델)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 텍스트 데이터를 기계가 이해할 수 있는 수치적 벡터 형태로 변환하는 가장 기본적이고 고전적인 방법론 중 하나입니다. 이 모델은 텍스트의 문법적 구조나 단어의 순서(문맥)를 무시하고, 문서 내에 등장하는 단어의 빈도수(freque…
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글(Google)이 2018년 10월 공개한 사전 학습(pre-training) 기반의 자연어 처리(NLP) 모델입니다. 이 모델은…
SBERT (Sentence-BERT) SBERT(Sentence-BERT)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 문장 수준(Sentence-level)의 의미적 유사도(Semantic Similarity)를 측정하기 위해 최적화된 BERT 기반의 임베딩 모델입니다. 기존 BERT가 단어 단위나 문장 내 토큰 단위의 표현을 학습하는 데 중점을 둔 반면, SBER…
RBMT (Rule-Based Machine Translation) RBMT(Rule-Based Machine Translation, 규칙 기반 기계 번역)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 초기부터 사용되어 온 기계 번역 방식 중 하나입니다. 이 방법은 컴퓨터 프로그래머와 언어학자가 직접 개발한 언어학적 규칙과 사전(Dictionary)을 사용하여 한 언어…
변분 추론 (Variational Inference) 변분 추론(Variational Inference, VI)은 확률 모델에서 사후 확률(posterior distribution)을 근사하기 위한 방법론 중 하나입니다. 베이지안 통계학에서 사후 확률은 베이즈 정리를 통해 계산되지만, 많은 복잡한 모델에서 정확한 사후 확률의 계산은 불가능하거나 계산 비용이…
서브워드 (Subword) 서브워드(Subword)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 단어(Word)와 문자(Character)의 중간 단계에 해당하는 어휘 단위(Vocabulary Unit)를 의미합니다. 기존 단어 기반 토큰화(Tokenization) 방식이 가진 한계, 특히 희귀어 처리 문제와 어휘 사…
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 습득하더라도 기존 지식을 완전히 잊지 않는 능력과 대비되는 머신러닝의 근본적인 한계 중 하나…
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 라이덴 대학교, 컴팩트 랩스(CompVis)가 공동으로 개발하여 공개했으며, 현재 가장 널리 …
N-gram N-gram(엔그램)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 및 통계적 언어 모델링에서 사용되는 연속된 단어(또는 문자)의 시퀀스입니다. 여기서 'N'은 시퀀스의 길이를 나타내는 정수 변수로, N=1일 때는 유니그램(Unigram), N=2일 때는 바이그램(Bigram), N=3일 때는 트라이그램(Trigra…
Conditional Random Fields (CRF) 개요 Conditional Random Fields(CRF)는 구조화된 예측(structured prediction) 문제를 해결하기 위해 설계된 디스크리미네이티브(discreminative) 확률 그래프 모델입니다. 주로 시퀀스 데이터의 각 요소에 레이블을 할당하는 작업(예: 개체명 인식, 품사 태…
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…
Out-of-Vocabulary 개요 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 Out-of-Vocabulary(OoV)는 모델이 학습 과정에서 접하지 못한 단어를 의미합니다. 이는 텍스트 데이터를 처리하는 시스템이 사전에 정의된 어휘 집합(Vocabulary)에 포함되지 않은 단어를 마주했을 때 발생하는 문제로, 모델…