AI 관련

DL(Deep Learning)과 LLM(Large Language Model)은 인공지능 및 머신러닝 분야에서 중요한 개념들이며, 서로 밀접하게 관련되어 있습니다. 각각의 개념을 설명하면 다음과 같습니다.Deep Learning(딥러닝)은 머신러닝의 하위 분야로, 인

퍼셉트론(Perceptron)은 인공 신경망의 기본 구성 요소 중 하나로, 단층 퍼셉트론(Single-Layer Perceptron)은 가장 간단한 형태의 인공 신경망입니다. 퍼셉트론은 이진 분류 문제를 해결하는 데 사용되며, 입력 데이터에 가중치를 적용하고, 활성화

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)은 인공신경망의 한 종류로, 단층 퍼셉트론의 한계를 극복하고 복잡한 패턴 인식과 분류 문제를 해결하기 위해 등장한 모델입니다. 다층 퍼셉트론의 등장은 인공지능과 머신러닝 분야에서 큰 발전을 이끌었으며, 현

워드 임베딩(Word Embedding)은 자연어 처리(NLP)에서 단어를 고정 길이의 벡터로 변환하는 기술입니다. 이 벡터들은 단어 간의 문맥적 의미와 관계를 수치적으로 표현하며, 컴퓨터가 언어의 의미를 더 잘 이해하고 처리할 수 있게 도와줍니다. 워드 임베딩은 NL

OCR(Optical Character Recognition)은 이미지나 스캔된 문서에서 텍스트를 인식하고 이를 디지털 형식으로 변환하는 기술입니다. OCR은 문서 자동화, 데이터 입력 자동화, 검색 가능 문서 생성 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다. OC

CNN(Convolutional Neural Network)은 딥러닝에서 주로 이미지 처리에 사용되는 인공신경망의 한 종류입니다. CNN은 이미지, 비디오, 음성 인식 등과 같은 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 특히 이미지 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션과 같은 컴퓨

전이 학습(Transfer Learning)은 머신러닝 및 딥러닝에서 이미 학습된 모델을 사용해 새로운 문제에 대한 학습을 가속화하고 성능을 향상시키는 방법입니다. 특히, 대규모 데이터셋과 복잡한 모델이 필요한 딥러닝에서 전이 학습은 매우 중요한 역할을 합니다. 전이

언어 모델(Language Model)은 자연어 처리(NLP)에서 특정 언어의 텍스트 데이터를 학습하여 단어, 문장, 텍스트의 확률 분포를 예측하는 모델입니다. 언어 모델은 주어진 단어나 문장에 이어질 다음 단어를 예측하거나, 텍스트 생성, 번역, 감성 분석 등 다양한

인코더-디코더(Encoder-Decoder) 아키텍처는 주로 자연어 처리(NLP)와 같은 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 작업에 사용되는 신경망 모델 구조입니다. 이 구조는 입력 시퀀스를 고정된 크기의 벡터로 인코딩한 후, 이를 바탕으로 출력

어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)은 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 광범위하게 사용되는 기술로, 모델이 입력 데이터의 특정 부분에 더 집중(혹은 "어텐션")하여 보다 중요한 정보를 선택적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 이 메커니즘은 특히

RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 모델로, 문서 검색과 텍스트 생성을 결합하여 더 정확하고 유연한 답변을 생성하는 방식입니다. RAG는 정보 검색과 생성 모델의 강점을 결합하여, 주어진 질문이나