다중 모달 분석 (Multimodal Analysis) 1. 개요 다중 모달 분석(Multimodal Analysis)이란 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터 양식(Modality, 모달리티)을 통합적으로 처리하여 정보의 의미를 추출하고 분석하는 인공지능 기술이다. 인간이 시각, 청각, 촉각 등 다양한 감각 기관을 …

자기지도학습 (Self-Supervised Learning) 자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL)은 데이터 자체에서 정답(Label)을 생성하여 모델을 학습시키는 머신러닝 기법으로, 명시적인 외부 레이블 없이 데이터의 내재적 구조를 통해 표현 학습(Representation Learning)을 수행하는 방법론이다. 1. 개요 …

Sentence-BERT 개요 Sentence-BERT(SBERT)는 문장 단위의 의미를 고정된 차원의 벡터(임베딩)로 효과적으로 표현하기 위해 개발된 자연어처리(NLP) 모델이다. 기존의 BERT 모델은 토큰 단위의 표현 능력은 뛰어나지만, 문장 전체의 의미를 하나의 벡터로 표현하는 데는 비효율적이었으며, 특히 문장 유사도 계산과 같은 작업에서 반복적인 …

CLIP: 컨텍스트 기반 다중 모달 모델 개요 CLIPContrastive Language–Image Pre-training)은 OpenAI에서 2021에 발표한 티모달 인공지능 모델로, 이미지와 텍스트 간의 관계를 학습하여 시각적 정보와 언어 정보를 동시에 이해하는 능력을 갖춘 대표적인 모델입니다. CLIP은 전통적인 컴퓨터 비전 모델과 달리, 특정 태스…

문서 임베딩 개요 문서 임베(Document Embedding)은 자연처리(NLP) 분야에서 문서 전체를 고정된 길이의 실수 벡터로 표현하는 기술을 의미합니다. 이는 텍스트 데이터를 기계가 이해할 수 있는 수치적 형태로 변환하는 핵심 과정 중 하나이며, 검색, 분류, 유사도 측정, 요약, 클러스터링 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 문서 임베딩은 단어 …

Zero-Shot 분류 개요 Zero-shot 분류(Zero-Shot Classification, ZSC)는 머신러닝 및 인공지능 분야에서 훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 클래스를 식별하고 범주화하는 기술입니다. 기존 지도 학습이 레이블이 명시된 데이터를 통해 모델을 최적화하는 것과 달리, zero-shot 분류는 모델이 테스트 시점에 처음 접하는 미지…