EfficientNet EfficientNet은 구글(Google) 연구팀이2019년에 발표한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network,) 아키텍처, 정확도와산 효율성 사이의 최적 균형을 추하는 것을 목표로 설계되었습니다. 기존의 CNN 모델들이 네트워크의 깊이(depth), 너비(width), 해상도(resolution)를 독립…
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"사전 훈련 모델"에 대한 검색 결과 (총 14개)
TensorFlow TensorFlow는 구글(Google)이 개발한 오픈 소스 기계 학습 및 딥러닝 프레임워크로, 다양한 규모의 머신러닝 모델을 구축하고 훈련하며 배포할 수 있도록 설계된 강력한 도구입니다. 특히 딥러닝 모델의 개발에 널리 사용되며, 연구자와 개발자 모두에게 높은 인기를 끌고 있습니다. TensorFlow는 유연한 아키텍처를 기반으로 하여…
문서 분류 개요 문서 분류(Document Classification)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심술 중 하나로, 주어진 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 배정하는 작업을 의미한다. 이 기술은 방대한 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 정리하고, 정보 추출 및 지식 관리의 효율성을 극대화하…
의도 이해 의도 이해(Intent Understanding)는 자연어(Natural Language Processing, N) 분야에서 사용자의 언어이 담고 있는 목적이나 의도를 정확히 파악하는심 기술입니다. 이는 대화형 시스템, 챗봇, 음성 비서, 고객 서비스 자동화 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 사용자가 말한 문장의 표면적인 의미를 넘…
GPT 개요 GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI)에서발한 자연어 처리(NLP) 분야의 대표적인 언어 모델 시리즈로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 생성형 사전 훈련 모델입니다. GPT는 대량의 텍스트 데이터를 이용해 사전 훈련된 후, 특정 작업에 맞게 미세 조정(fine-…
미세 조정 개요 미세 조정(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다. 특히 자연어 처…
GloVe 요 GVe(Global Vectors Word Representation)는 스탠퍼드 대학교 연구팀이 214년에 제안한 단어 임베딩(word embedding) 기법으로, 단어 간의 의미적 관계를 실수 벡터 형태로 표현하는 자연어처리(N) 모델이다. GloVe는 단의 분포 가(distributional hypothesis) 기반하여, 단어가맥에서…
Neural Machine Translation 개요 Neural Machine Translation(하 NMT)은 딥러 기반의 자연어 처리 기술, 기계 번역의 정확도와 자연스러움을 크게 향상시킨 혁신적인 방법입니다. 기존의 통계 기반 기계 번역(Statistical Machine Translation, SMT)과 규칙 기반 번역 시스템의 한계를 극복하고,…
zero-shot 전이 학습 개요 zero 전이 학습(Zero-Shot Transfer Learning) 인공지능 특히 기계학습과 자연어 처리 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 모델이 훈련 과정에서 한 번도 본 적 없는 클래스(unseen classes)에 대해 예측을 수행할 수 있도록 하는 기법입니다. 이는 전이 학습(Transfer Learning)의 …
감정 분석 개요 감정 분석Sentiment Analysis) 자연어처리(NLP의 핵심 기술 중 하나로,스트 데이터에 내재된 사용자의정, 태도, 의견 등을 자동으로 식별하고 분류하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 소셜 미디어 리뷰, 고객 피드백, 뉴스 기사, 설문 조 응답 등 다양한 텍스트 소스에서 긍정, 부정, 중립의 감정 범주를 추출하거나 더 세밀한 감정…
파인튜닝 개요 파인튜닝(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 인공지능 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 최적화하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 핵심 방법 중 하나로 간주…
미세조정 개요 미세조정(Fine-tuning)은 사전 훈련된 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 세부적으로 조정하는 기법입니다. 일반적으로 대규모 데이터셋으로 훈련된 모델(예: ImageNet, BERT)을 기반으로 하여, 새로운 작업에 필요한 작은 데이터셋으로 추가 훈련을 진행합니다. 이는 전이 학습(Transfer Learning)의 일종으로,…
BART 요 BART(Bidirectional and Autogressive Transformer)는 자연어처리LP) 분야에서 널리되는 사전 훈련된 언어 모델 중 하나로, 2019년 페이스 AI 리서치(Facebook AI Research FAIR)에서 제안. BART는 기존의 BERT와 GPT의 장점을 결합한 하이브리드 구조를 특징으로 하며, 다양한 자연…
BERT 개요 BERT(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 양방향 컨텍스트(Bidirectional Context)를 활용하여…