# 사전 학습 (Pre-training) **사전 학습**(Pre-training)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 방대한 양의 데이터로부터 모델의 초기 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 학습하는 과정을 의미합니다. 이는 주로 **전이 학습**(Transfer Learning)의 핵심 단계로 활용되며, 특정 태스크(Task)에 대한 미세 조정(F...
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"인코더"에 대한 검색 결과 (총 81개)
# 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 ...
# 세그먼테이션 (Segmentation) **세그먼테이션(Segmentation)**은 데이터 과학, 머신러닝, 그리고 이미지 처리 분야에서 광범위하게 사용되는 핵심 기법으로, 거대한 데이터 집합이나 복잡한 신호를 의미 있는 하위 그룹이나 영역으로 나누는 과정을 의미합니다. 본 문서에서는 데이터 과학의 맥락에서 주로 활용되는 **데이터 세그먼테이션**과...
# 잔차 연결 (Residual Connection) ## 개요 **잔차 연결**(Residual Connection), 또는 **잔차 학습**(Residual Learning)은 심층 신경망(Deep Neural Network)의 학습 효율성을 획기적으로 개선하기 위해 도입된 핵심 기법입니다. 이 개념은 특히 **딥러닝(Deep Learning)** ...
# Attention (어텐션) ## 개요 **어텐션(Attention)**, 한국어로는 **주의 메커니즘** 또는 **주의력**이라고도 불리는 이 개념은 자연어 처리(NLP) 분야에서 딥러닝 모델의 성능을 혁신적으로 향상시킨 핵심 기술입니다. 어텐션은 모델이 입력 시퀀스의 모든 부분 중에서 현재 출력이나 예측에 가장 관련성이 높은 부분에 '주의를 집중...
# 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...
# XSum (Extreme Summarization) **XSum**은 자연어 처리(NLP), 특히 텍스트 요약(Text Summarization) 분야에서 널리 사용되는 대규모 엔드투엔드(End-to-End) 요약 벤치마크 데이터셋입니다. 2018년 옥스퍼드 대학의 NLP 연구팀에 의해 공개된 이 데이터셋은 기존 요약 데이터셋들이 가진 한계를 극복하기...
# 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...
# 환각 (환각 현상) **환각**(幻覺, 영어: **Hallucination**)은 생성형 인공지능(Generative AI), 특히 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 사실과 다르거나 존재하지 않는 정보를 사실인 것처럼 생성해 내는 현상을 의미합니다. 이는 인공지능의 신뢰성을 해치는 주요한 결함 중 하나로, 모델이 ...
# 노이즈 로버스트 모델링 (Noise-Robust Modeling) ## 개요 **노이즈 로버스트 모델링**(Noise-Robust Modeling)은 음성 인식 시스템이 배경 소음, 화자 간 변이, 채널 왜곡 등 다양한 환경적 요인으로 인한 잡음(Noise)에 강건하게(Robust) 작동하도록 설계된 모델링 기법을 포괄하는 개념입니다. 이상적인 청정...
# 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...
# 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(Kyung...
# HEVC (High Efficiency Video Coding) ## 개요 **HEVC**(고효율 비디오 코딩, High Efficiency Video Coding)는 H.264/AVC의 후속 표준으로 개발된 차세대 영상 압축 기술입니다. 국제전기통신연합(ITU-T)의 VCEG와 국제표준화기구(ISO/IEC)의 MPEG가 공동으로 개발한 이 코덱은 공...
# ELECTRA ## 개요 **ELECTRA**(Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately)는 2020년 구글 리서치(Google Research) 팀이 제안한 자연어 처리(NLP) 기반 사전 학습(pre-training) 방법론입니다. 기존 BERT 모델에...
# 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(R...
# BERT ## 개요 **BERT**(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 영향을 미친 언어 모델로, 2018년 구글(Google) 연구팀에 의해 개발되었습니다. BERT는 기존의 단방향 언어 모델과 달리 **양방향 맥락**(bidirectiona...
# 손실 함수 ## 개요 머신러닝·딥러닝 모델은 **입력 데이터**와 **정답(라벨)** 사이의 차이를 최소화하도록 학습한다. 이 차이를 수치적으로 표현한 것이 **손실 함수(Loss Function)**이다. 손실 함수는 모델이 현재 얼마나 잘 예측하고 있는지를 정량화하고, 최적화 알고리즘(예: 경사하강법)이 **파라미터를 업데이트**하는 기준이...
# RNN 기반 모델 ## 개요 RNN 기반 모델은 **순환 신경망**(Recurrent Neural Network, RNN)을 활용한 음성 인식 시스템의 핵심 구성 요소로, 시간에 따라 변화하는 시계열 데이터인 음성 신호를 효과적으로 처리할 수 있도록 설계된 머신러닝 모델이다. 음성은 시간 축을 따라 연속적으로 발생하는 파형 정보이므로, 과거의 입력이...
# 자기장 지향 제어 ## 개요 **자기장 지향 제어**(Field-Oriented Control, FOC)는 영구자석 동기기(PMSM) 및 유도 전동기(IM)와 같은 교류(AC) 전동기의 효율적이고 정밀한 속도 및 토크 제어를 가능하게 하는 고급 제어 기법입니다. FOC는 직류(DC) 전동기와 유사한 방식으로 교류 전동기를 제어할 수 있도록 하여, 높...
# Virtual Production ## 개요 **버추얼 프로덕션**(Virtual Production)은 실시간 컴퓨터 그래픽스, 모션 캡처, 가상 카메라 시스템, 그리고 대형 LED 월(디스플레이) 등을 활용하여 영화, 드라마, 광고 등의 영상 콘텐츠를 제작하는 첨단 기술 기반의 제작 방식입니다. 전통적인 그린 스크린 촬영과 CG 후반 작업을 대체...