# 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...
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"생성 모델"에 대한 검색 결과 (총 23개)
# 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...
# 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: 개체...
# 질문 응답 시스템 ## 개요 질문 응답 시스템(Question Answering, QA)은 사용자가 자연어로 제시한 질문에 대해 **정확하고 간결한 답변**을 자동으로 생성하는 기술이다. 전통적인 정보 검색(IR) 시스템이 “문서 목록”을 반환한다면, QA 시스템은 “답변 자체”를 제공한다는 점에서 차별화된다. 최근 딥러닝, 특히 **대규모 사전학습 ...
# tanh ## 개요 **tanh**(하이퍼볼릭 탄젠트, Hyperbolic Tangent)는 인공신경망에서 널리 사용되는 **비선형 활성화 함수** 중 하나입니다. 수학적으로는 입력값에 대한 하이퍼볼릭 탄젠트 값을 출력하며, 출력 범위가 **-1에서 1 사이**로 제한된다는 특징을 가지고 있습니다. 이는 신경망의 학습 안정성과 수렴 속도에 긍정적인 ...
# 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 기법**입니다. DPR은 질의(quer...
# 픽셀 값 재조정 ## 개요 **픽셀 값 재조정**(Pixel Value Rescaling)은 디지털 이미지 처리 과정에서 각 픽셀의 색상 또는 밝기 값을 특정 범위로 변환하는 전처리 기법입니다. 이 과정은 이미지의 시각적 품질을 개선하거나, 머신러닝 및 딥러닝 모델 학습 시 입력 데이터의 일관성을 확보하기 위해 필수적인 단계로 사용됩니다. 특히 딥러...
# Few-shot 학습 ## 개 **Few-shot 학습**(Few-shot Learning)은 머신러닝 특히 딥러닝 분야에서 **매우 적은 수의 학습 샘플**(예: 클래스당 1~5개)만으로 새로운 개념 클래스를 학습하고 인식 수 있도록 하는 학습 방법입니다. 전통적인 지도 학습은 수천에서 수백만 개 레이블링된 데이터를 필요로 하지만, 실제 응용에서는...
# 조합 가능성 ## 개요 **조합 가능성**(Combin Possibility)은 자연어처리(NLP) 분야, 특히 **의미 분석**(Semantic Analysis) 중요한 개념으로, 언어의 구성 요소들이 어떻게 결합되어 새로운 의미를 생성할 수 있는지를 설명하는 이론적 기반을 제공한다. 이는 문법적 구조와 의미 간의 관계를 이해하고, 문장의 의미를 ...
# T5: Text-to-Text Transfer Transformer ## 개요 **T5**(Text-to-Text Transformer)는 구글(Google) 연구팀이 2019년에 발표한 자연어(NLP) 모델로, 다양한어 이해 및 생성을 **문자 그 하나의 통일된 프레임크**로 처리할 수 있도록계된 대규모 트랜스포머 기반 모델. T5는모든 자연어처리...
# Gender Bias Score ## 개요 **Gender Bias Score**(성별 편향 점)는 인공지능 모델, 특히 자연어 처리(NLP) 모델이나 이미지 생성 모델에서 성별에 기반한 편(bias)의를 정량적으로 평가하기 위해 사용되는표입니다. 이 점수는 모델이 특정 성별에 대해 불균형한, 과도한 일반화, 혹은 사회적으로 문제가 되는 고정관념(s...
# 생성 편향성 ## 개요 **성 편향성**(ative Bias)은 생성형 인공지능 모델 생성하는 콘텐츠가 특정 집단, 관점, 또는 사상에 대해 불균형하게 반영되거나 차별적인 경향을 보일 발생하는 문제를 의미합니다. 이 모델의 학 데이터, 알고리즘계, 평가 기준 등 다양한 요인에서 기인하며, 특히 생성형 언어 모델(Large Language Models...
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. NVIDIA 연구팀에 의해 2018년에 처음 발표된 StyleGAN은 기존의 GAN 모델...
# 요약 생성 ## 개요 **요약 생성**(Summarization)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야의 핵심 응용 기술 중 하나로, 긴 텍스트의 핵심 정보를 보존하면서 더 짧고 간결한 형태로 재구성하는 작업을 말합니다. 이 기술은 정보 과잉 시대에 사용자가 방대한 텍스트 자료(예: 뉴스 기사, 학술 논문, ...
# Vocabulary Augmentation 개요 **Vocabulary Augmentation어휘 증강)은 자연어(Natural Language Processing, N) 분야에서 언어 모델의 성능 향상을 위해 기존 어휘 집합(vocabulary)을 확장하거나 보완하는 기술을 의미합니다. 특히, 기계 번역, 텍스트 생성, 감성 분석, 질의 응답 시...
# CLIP: 컨텍스트 기반 다중 모달 모델 ## 개요 **CLIPContrastive Language–Image Pre-training)은 OpenAI에서 2021에 발표한 **티모달 인공지능 모델**로, 이미지와 텍스트 간의 관계를 학습하여 시각적 정보와 언어 정보를 동시에 이해하는 능력을 갖춘 대표적인 모델입니다. CLIP은 전통적인 컴퓨터 비전 ...
# 자기 주의 자기 주의(자기어텐션, Self-Attention)는 딥러닝, 특히 인공지능 자연어 처리(NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신망 구성 요소. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 요소가 다른 요소들과 어떻게 관계되는지를 모델이 학습할 수 있도록 하며, 전통적인 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)보다 더 유연하고 강력한 표현 ...
인스턴스규화 **스턴스 정규**(Instance Normalization, 줄여서 IN)는 딥러닝, 특히 **합성곱 신경망**(CNN) 기반의 이미지 생성 및 스타일 변환 모델에서 널리 사용되는 정규화 기법 중 하나입니다. 배치 정규화(Batch Normalization)에서 발전된 개념으로, 배치 단위가 아닌 **개별 샘플**(인스턴스) 단위로 정규화를...
# 정규화 ## 개요 정규화(Normalization)는 데이터과학과 머신러닝 분야에서 모델의 성능을 향상시키고 학습 과정을 안정화하기 위해 사용되는 핵심 기법 중 하나입니다. 주로 입력 데이터나 모델 내부의 활성값(activations)을 특정 범위나 분포로 조정함으로써 기울기 소실(gradient vanishing) 또는 기울기 폭주(gradient...
# 코드 생성 (Python) ## 개요 Python은 동적 타이핑과 간결한 문법 덕분에 코드 생성 작업에 널리 사용되는 언어입니다. 코드 생성은 프로그램이 실행 중이거나 외부 데이터를 기반으로 새로운 코드를 자동으로 생성하는 기술로, 템플릿 엔진, 코드 자동화 도구, AI 기반 코드 어시스턴트 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 문서는 Python에서 ...