티스토리

C's Shelter

검색하기

블로그 홈

C's Shelter

gnuhcjh.tistory.com/m

C's Shelter

구독자: 1

방명록 방문하기

주요 글 목록

🤖 소규모 데이터 기반의 Few-shot 학습이 제시하는 효율적 학습 구조 1. 문제의 제기대규모 데이터 수집과 라벨링에 소요되는 비용과 시간이 폭증함 의료, 법률, 제조 등 도메인 특화 분야에서 데이터 확보 자체가 어려운 구조 기존의 딥러닝 모델은 수십만 ~ 수백만 개의 학습 샘플을 요구하는 구조 소수의 예제만으로도 일반화 능력을 보장할 수 있는 학습 구조 필요성 대두 이에 따라 Few-shot Learning(FSL)이 차세대 학습 패러다임으로 부상함2. Few-shot Learning의 개념과 배경항목설명정의적은 수의 학습 샘플(k-shot)을 통해 새로운 작업을 수행할 수 있는 학습 방식목적데이터가 부족한 상황에서도 일반화된 성능 확보유래인간의 학습 능력 모방: 단 몇 개의 사례로 개념 파악분류1-shot, 5-shot, k-shot 등 샘플 수 기준으로 구분응용.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 5.
🤖 멀티에이전트 AI 시스템에서 협력과 경쟁의 정책 설계 기준 1. 문제 배경 및 개요멀티에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)은 복수의 자율적 에이전트가 상호작용을 통해 주어진 목표를 달성하는 구조로 정의됨 에이전트 간 상호작용은 협력(Cooperation), 경쟁(Competition), 혼합 상호작용(Mixed-Mode)으로 구분됨 정책(policy) 설계 시 목표 정렬, 보상 체계, 정보 공유 수준, 행동 조율 메커니즘 등이 핵심 변수로 작용함 자율주행, 스마트 그리드, 로보틱스, 금융 알고리즘 트레이딩 등 다양한 분야에 활용됨2. 협력 및 경쟁 정책 설계의 차이점구분협력 기반 정책(Cooperative Policy)경쟁 기반 정책(Competitive Policy)목표 구조공통 목표, 팀 보상 기반개별 목표, 제로섬/비제로섬 구조.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 5. 5.
🤖 사전학습된 언어모델이 사회적 편향을 재생산하는 기계적 메커니즘 1. 문제의 개요사전학습 기반의 대규모 언어모델(LLM: Large Language Model)은 웹 문서, 뉴스, SNS, 책 등 방대한 데이터로부터 통계적 언어 패턴을 학습함 이 과정에서 현실 사회에 존재하는 인종, 성별, 계급, 종교 등의 편향(Bias)이 학습되고, 이후 생성되는 텍스트에 재생산됨 단순한 기술적 부작용을 넘어, 인공지능의 판단과 조언이 사회적 불평등을 강화하거나 정당화할 위험이 존재함 2. 사회적 편향의 유형 및 사례편향 유형설명 및 예시성별 편향'간호사=여성', '의사=남성' 등 직업군에 대한 성별 고정관념 반복 생성됨인종적 편향특정 인종이나 민족을 범죄, 빈곤과 연관짓는 표현 등장 가능성 높음지역적 편향영어권 중심 정보 위주 학습으로 비서구 지역에 대한 인식 왜곡 발생정치.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 5.
🤖 강화학습의 보상 설계가 의도하지 않은 행동을 유발하는 구조적 원인 📌 1. 문제의 제기강화학습(RL)은 보상 함수(Reward Function)를 통해 학습 주체(agent)의 행동을 유도함 그러나 설계된 보상이 환경의 근본 목적과 괴리될 경우, 의도치 않은 부작용(Unintended Behaviors) 발생 특히 실세계 응용(로봇, 자율주행, 금융 등)에서는 윤리적, 안전성 측면의 위험으로 이어질 수 있음 따라서 보상 설계의 구조적 한계와 문제 원인을 체계적으로 고찰할 필요 존재📌 2. 강화학습 보상 구조 개요구성 요소설명Agent환경과 상호작용하는 학습 주체EnvironmentAgent가 행동을 수행하는 공간Policy π주어진 상태에서 행동을 선택하는 전략Reward R행동에 대한 즉시적 보상Value Function미래 보상의 기대값을 추정Objecti.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 5.
🤖 설명 가능한 인공지능(XAI)이 신뢰성과 모델 복잡성 사이에서 가지는 딜레마 1. 서론: XAI의 필요성과 기술 배경인공지능(AI) 기술의 활용이 의료, 금융, 자율주행 등 고신뢰 환경으로 확장됨에 따라 모델의 결정 이유에 대한 설명 가능성(Explainability)의 중요성 급증 기존 딥러닝 기반의 블랙박스 모델은 높은 정확도를 보이지만 사용자 및 의사결정자의 신뢰 확보에 한계 발생 특히 규제 영역(예: GDPR, AI Act 등)에서는 설명 가능한 결과 제공 의무가 제시되며, XAI(설명 가능한 AI) 기술이 필수적 요소로 부상함 2. XAI의 정의와 기술 분류XAI(Explainable AI)는 AI 모델의 의사결정 과정을 인간이 이해 가능한 형태로 해석하거나 설명할 수 있도록 하는 기술 또는 방법론 설명 방식에 따라 다음과 같이 구분됨 구분설명 방식예시 기술사후.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 5.
🤖 AI 모델 경량화와 성능 균형 전략: 모바일 디바이스 최적화를 중심으로 1. 서론: 모바일 AI 시대의 도래와 최적화의 필요성스마트폰, 웨어러블, IoT 기기 등에서의 AI 활용 급증 클라우드 의존 최소화, 실시간 응답성 확보를 위한 온디바이스 AI(On-device AI) 중요도 상승 연산 성능과 배터리 제약이 공존하는 환경에서 모델 경량화와 성능 유지의 균형 필요2. AI 모델 경량화의 주요 기법 분류구분설명대표 기술모델 구조 최적화네트워크 아키텍처 자체를 간소화하거나 구조 변경MobileNet, SqueezeNet, ShuffleNet파라미터 축소파라미터 수를 줄이거나 희소성 적용Pruning, Sparse Conv, LoRA수치 정밀도 축소연산 단위를 Float32 → Int8 등으로 변환Quantization (Post/Training-aware)지식 증류큰 모.. 공감수 2 댓글수 2 2025. 4. 30.
🤖 지도학습에서 편향-분산 트레이드오프(Bias-Variance Tradeoff) 분석 1. 서론: 지도학습 모델 최적화의 핵심 이슈지도학습(supervised learning) 과정에서는 주어진 입력-출력 쌍을 기반으로 일반화 성능을 극대화하는 모델 확보 목표 설정 실제 데이터는 한정적이며 잡음(noise)을 포함하는 경우가 많아 완벽한 학습 불가능 학습된 모델의 오류(Error)는 주로 편향(Bias), 분산(Variance), 불가피한 잡음(Irreducible Noise) 세 가지 구성 요소로 설명 가능 편향-분산 트레이드오프(bias-variance tradeoff)는 모델 설계, 학습 전략, 일반화 성능 확보에 있어 필수적으로 고려해야 할 문제로 작용 2. 편향(Bias)과 분산(Variance) 개념 정리구분편향 (Bias)분산 (Variance)정의예측값과 실제값 간의.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 29.
🤖 AI 기반 시뮬레이션(AI Sim2Real)의 구조와 실제 적용 사례 1. 서론: Sim2Real의 부상 배경과 중요성AI 기반 자동화·제어 기술 고도화, 물리 실험의 시간·비용 문제로 인해 가상 시뮬레이션 기반 훈련 수요 급증 로보틱스, 자율주행, 산업자동화, 디지털트윈 등에서 Sim2Real(Simulation to Reality) 기술의 실현 가능성에 주목 단순한 시뮬레이션이 아닌, 실제 환경에서 작동 가능한 정책(policy)·제어 신경망을 만들어내는 AI 학습 구조로 인식됨 데이터 확보의 한계, 위험 환경 훈련의 어려움, 실환경 반복 불가성 등을 극복할 수단으로 부각됨 2. Sim2Real의 핵심 구조(1) 시뮬레이터 기반 강화학습 구조다양한 물리 환경(역학, 충돌, 마찰 등)을 가상 시뮬레이터로 재현 에이전트는 시뮬레이터 안에서 trial & error.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 4. 25.
🤖 AI 개발에서 인간 피드백을 어떻게 체계적으로 반영할 수 있는가? (RLHF 외) 1. 문제 제기 및 배경인공지능(AI)의 성능은 데이터의 질과 알고리즘의 설계뿐만 아니라 인간 피드백의 반영 수준에 의해 좌우됨 기존에는 RLHF(Reward Learning from Human Feedback)가 대표적인 방식으로 활용되어 왔으나, 복잡한 실제 환경에서의 한계를 지님 RLHF 외에도 다양한 인간 피드백 수용 방식이 연구되고 있으며, 이를 체계적으로 반영하는 것이 사용자 신뢰, 윤리성, 실사용 적합성 확보의 핵심이 됨2. 인간 피드백 반영의 필요성과 목적사용자의 주관적 경험과 도메인 전문가는 모델 학습 데이터가 갖지 못하는 맥락적 통찰을 제공함 사회적 수용성과 법적 책임성을 고려할 때 인간 중심의 피드백 메커니즘이 핵심 역할을 수행함 특히 생성형 AI 및 의사결정 지원 시스템에서 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 24.
🤖 AGI(범용 인공지능) 구현에 있어 가장 현실적인 접근은 무엇인가? 1. AGI의 개념과 목표 이해AGI(Artificial General Intelligence)란 인간과 유사한 수준의 지능을 갖춘 인공지능으로, 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 환경과 문제에 적응하며 자율적으로 사고하고 학습하는 능력을 지향함 기존의 Narrow AI가 단일 목적을 수행하는 데 반해, AGI는 이질적인 문제 상황을 통합적으로 해석하고 추론, 계획, 창의적 해결 능력까지 포괄함 AGI는 단순한 데이터 학습 기반 예측을 넘어, 세계 모델(World Model)을 내재화하고, 목적 기반 의사결정 및 자가 피드백 기반 개선 능력 보유가 핵심임 2. 기존 접근법의 한계와 극복 방향심층 신경망 기반 확장 접근→ GPT, PaLM, Gemini 등 거대 언어모델(LLM)은 다중 모달, 다양한.. 공감수 1 댓글수 2 2025. 4. 23.
🤖 생성형 AI의 확산이 인간 창의성에 미치는 긍정적·부정적 영향 분석 1. 생성형 AI의 개요GPT, DALL·E, Stable Diffusion 등 대규모 언어 및 이미지 모델의 대중화로 ‘생성형 AI’ 기술 확산 급증 데이터 기반 확률적 생성 능력을 통해 텍스트, 이미지, 음성, 코드 등 다양한 콘텐츠 자동 생성 가능 단순 자동화에서 창의적 협업 파트너로 진화 중이며, 창작 영역에도 실질적 영향 미치기 시작함2. 인간 창의성의 개념과 속성기존 지식과 경험의 재조합을 통해 새로운 아이디어, 표현, 문제 해결 방안을 창출하는 고유한 인간 능력 문제 정의 능력, 상징적 표현, 감정적 직관, 문화적 맥락 이해 등 복합적 인지 과정 포함 반복·실험·실패 과정 속에서 점진적으로 진화하는 특성 보유3. 생성형 AI의 인간 창의성에 대한 긍정적 영향3.1 창의적 도구로의 활용.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 4. 22.
🤖 Contrastive Learning의 구조와 대표 모델(SimCLR, CLIP 등) 1. Contrastive Learning 개요비지도 또는 약지도 학습에서 활용되는 표현 학습 기법에 해당함 입력 쌍 간의 유사도(similarity) 또는 비유사도(dissimilarity) 를 기준으로 인코더를 학습시키는 방식임 대표적으로 self-supervised learning 분야에서 활용되며, 레이블 없이도 강력한 feature representation 생성 가능함 핵심 개념은 positive pair는 가깝게, negative pair는 멀리 매핑되도록 인코더 학습을 유도하는 구조에 있음2. Contrastive Learning의 구조2.1 데이터 쌍 구성Positive pair: 동일 이미지의 augmentation 쌍 또는 같은 클래스에 속하는 텍스트-이미지 쌍 등으로 구성 N.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 22.
🤖 Prompt Engineering 전략과 프롬프트 패턴 디자인 방법론 1. 개요Prompt Engineering은 대규모 언어모델(LLM: Large Language Model)의 응답을 목표에 맞게 유도하기 위한 설계 및 최적화 기법임 LLM의 성능은 주어진 프롬프트에 크게 의존하므로, 프롬프트 구조의 설계는 AI 활용의 성패를 좌우함 다양한 산업에서 AI 기반 자동화, 요약, 생성, 번역, 분석 작업이 확산됨에 따라 프롬프트 전략 수립이 핵심 경쟁력으로 부각됨 패턴 기반 프롬프트 설계는 반복 가능한 작업에서 일관성과 품질을 유지하는 방법으로 활용됨 2. Prompt Engineering의 핵심 전략2.1 명확성과 구체성 확보모델의 응답은 입력의 구조와 표현에 민감하게 반응함 “정확히”, “세 줄 이내”, “표 형식으로”, “예시 포함” 등 명확한 지시어 사용이.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 21.
🤖 AI 모델의 Drift 감지(Concept Drift vs Data Drift)와 재학습 전략 1. Drift 개념 및 감지 필요성 이해머신러닝 모델은 학습 당시의 데이터 분포와 동일한 조건에서 예측 정확도를 유지함 실제 서비스 환경에서는 시간이 지남에 따라 입력 데이터의 분포 또는 의미가 변함 이러한 분포 변화가 발생할 경우 모델 성능이 저하되며, 이를 Drift라 부름 Drift는 사전 감지 없이 발생하며, 주기적 모니터링 체계 없이는 탐지가 어려움 Drift 감지는 AI 모델 운영 및 지속적인 품질 관리를 위한 핵심적 절차로 간주됨 2. Drift의 유형 구분2.1 Data Drift (Covariate Shift)입력 데이터의 확률 분포 $( P(X) $)가 변화하는 경우 예: 사용자의 연령대 분포 변화, 계절에 따른 상품 검색 패턴 변화 등 타겟 라벨의 조건부 분포 $( P(.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 20.
🤖 컨볼루션 필터의 시각적 해석과 특성 추출 과정 이해 1. 컨볼루션 연산 개요입력 이미지 또는 특징맵에 필터를 적용하여 출력 특징맵을 생성하는 방식임 필터(커널)는 일반적으로 3x3, 5x5 등의 작은 크기로 설정됨 이미지 내 지역적 패턴(에지, 코너, 텍스처 등)을 탐지하기 위한 목적을 가짐 학습을 통해 필터 값이 자동으로 최적화됨2. 필터의 시각적 해석 (Visual Interpretation)가. 초기 레이어 필터의 특성첫 번째 레이어에서의 필터는 대부분 에지 검출, 방향성 추출에 집중됨 예: 수평선, 수직선, 대각선 등의 방향성 경계 감지를 담당함 사람이 직접 시각적으로 해석 가능하며, 소벨(Sobel), 라플라시안(Laplacian) 등과 유사한 형태 나타냄나. 중간 및 고차 레이어 필터의 특징추상화된 고차 정보 추출 (예: 곡선, 질감,.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 4. 19.
🤖 클래스 활성화 맵(Class Activation Map, CAM)과 시각적 설명 기법 1. 클래스 활성화 맵(CAM)의 개요딥러닝 기반 분류 모델의 예측 결과가 어떤 영역에 주로 의존했는지 시각적으로 표현하는 기법임 특히 합성곱 신경망(CNN)의 최종 합성곱 층의 출력(feature map)과 분류기(weights)를 활용하여, 입력 이미지에서 특정 클래스와 관련된 중요 영역(activation)을 강조함 기존의 블랙박스 모델의 해석 가능성 한계를 극복하기 위한 딥러닝 설명 가능성(XAI, Explainable AI) 영역에서 출발함2. CAM의 기본 원리 및 수학적 표현CAM은 Global Average Pooling (GAP) 레이어 이후의 클래스별 fully-connected weight를 사용하여 다음과 같이 계산됨:$\text{CAM}_c(x, y) = \sum_k w_k^c.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 18.
🤖 MCP(Model Context Protocol) 개요 및 기술 분석 1. 등장 배경대형 언어 모델(LLM)이 외부 도구·데이터와 연결될 때 표준화된 인터페이스 부족다양한 외부 시스템과 연동 시 각기 다른 API 및 구조로 인해 통합 비용 과다 발생Anthropic, 2024년 11월 ‘MCP’를 오픈 프로토콜로 제안하여, AI 모델과 외부 시스템 간 통신을 표준화2. 기본 개념MCP는 모델과 외부 애플리케이션 간 상호작용을 위한 통합 통신 프로토콜JSON-RPC 기반의 메시지 포맷 활용LLM이 다양한 리소스(Resource), 도구(Tool), 프롬프트(Prompt) 등을 호출 가능하도록 구조화3. 구성 요소 및 통신 구조3.1 MCP 전체 아키텍처MCP 호스트: LLM이 실행되는 환경, MCP 클라이언트를 통해 외부와 상호작용 수행MCP 클라이언트: 요청 포워딩 및 응.. 공감수 0 댓글수 1 2025. 4. 17.
🤖 Data Leakage의 개념과 학습 데이터 구성 시 주의점 1. 개요머신러닝 모델 개발 시 일반화 성능 저하를 유발하는 주요 오류 중 하나로 Data Leakage(데이터 누수) 현상 존재 학습 과정에서 훈련 시점에는 존재하지 않아야 할 정보가 입력 피처에 포함되어 발생하는 오류를 의미함 실제 모델 성능이 과대평가되어, 실사용 시 치명적인 오작동 또는 비즈니스 실패로 이어질 수 있음2. Data Leakage의 정의학습 데이터 구성 또는 모델 학습 과정에서, 목표 변수(target) 또는 미래 정보가 직·간접적으로 입력 피처(feature)에 유입되는 현상 즉, 정답(label) 또는 이를 유추할 수 있는 정보가 훈련 과정에 노출되는 오류로, 과적합(overfitting)의 주요 원인으로 작용함 모델은 테스트 데이터에서는 일반화 실패를 보이며, 실제 환경.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 17.
🤖 의료 영상 AI 진단에서의 신뢰도 추정(Uncertainty Estimation) 1. 문제 제기 및 기술 배경의료 영상 AI는 진단 효율성과 정확도를 크게 향상시키는 도구로 활용되고 있으나, AI의 예측 결과를 임상의가 그대로 수용하기에는 신뢰성 부족과 설명력 한계가 존재함 특히 CT, MRI, X-ray 등 의료 영상은 생명과 직결되는 분야로, AI의 오진이나 과신에 의한 판단 오류는 법적·윤리적 리스크로 이어질 수 있음 이에 따라, AI 모델이 얼마나 자신 있는 예측을 내렸는지 추정하는 불확실성 추론(Uncertainty Estimation) 기법의 필요성이 부각됨2. 불확실성 추정의 개념 구분Aleatoric Uncertainty (측정적 불확실성)└ 데이터 자체의 노이즈나 영상 품질에 기인함 (예: 저조도 MRI, 움직임에 의한 왜곡 등) Epistemic Uncerta.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 16.
🤖 강화학습에서 Exploration vs Exploitation 균형 전략 1. 개요강화학습(RL, Reinforcement Learning)은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 극대화하는 의사결정 과정임 이 과정에서 에이전트는 두 가지 상충되는 행동전략 사이에서 균형을 잡아야 함 ① Exploration(탐험): 아직 시도해보지 않은 행동을 시도함으로써 환경에 대한 정보를 탐색하는 것 ② Exploitation(이용): 현재까지 학습한 정보 중 가장 보상이 높은 행동을 반복하는 것 최적의 정책(policy)을 학습하기 위해 이 둘의 균형 조정이 핵심 과제가 됨2. Exploration vs Exploitation의 필요성과 딜레마과도한 Exploration은 불필요한 시도 증가로 학습 속도 저하 초래 과도한 Exploitation은 지역 최적해(local optimu.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 15.
🤖 시계열 예측(Time Series Forecasting) 모델 비교 (ARIMA, Prophet, LSTM) 1. 시계열 예측 개요시계열(Time Series)은 시간 순서에 따라 수집된 데이터로, 특정 시간 간격으로 측정되는 연속적 데이터로 구성됨 시계열 예측은 과거 데이터의 패턴을 학습하여 미래 값을 예측하는 분석 방식으로, 통계적 기법과 기계학습 기반 모델이 병행 활용됨 예측 대상에 따라 계절성, 추세성, 비정상성, 노이즈 처리 전략이 달라지며, 각각의 모델은 이러한 특성 대응 방식에 차이를 보임2. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)2-1. 개념 및 수학적 구조전통적인 통계 기반 예측 기법으로, 자기회귀(AR), 차분(I), 이동평균(MA)의 세 가지 요소를 조합하여 시계열을 설명함 수식 구조는 다음과 같음:$$ y_t = c + \phi_1 y_.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 14.
🤖 앙상블 학습 기법(Bagging, Boosting, Stacking)의 구조 비교 ■ 앙상블 학습 기법의 개요앙상블 학습이란 여러 개의 약한 학습기(Weak Learner)를 조합하여 성능이 우수한 강한 학습기(Strong Learner)를 생성하는 기법임 개별 모델의 한계를 보완하고 분산(Variance), 편향(Bias), 과적합 문제를 동시에 완화함 대표적 방식으로는 Bagging, Boosting, Stacking 세 가지가 존재함 각 방식은 학습기 결합 방법, 데이터 샘플링 방식, 오류 보정 전략, 병렬/순차 구조 등에서 차이를 보임■ Bagging (Bootstrap Aggregating)동일 알고리즘을 사용하는 다수의 모델에 대해 서로 다른 데이터 샘플로 병렬 학습을 수행하는 방식임 데이터 샘플은 중복 허용 무작위 샘플링(Bootstrap Sampling)을 통해 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 13.
🤖 딥러닝에서 Dropout 기법의 수학적 원리와 과적합 억제 효과 1. 서론 – Dropout 기법의 등장 배경딥러닝 모델이 고도화되고 네트워크가 깊어짐에 따라 과적합(overfitting) 문제가 심화됨 과적합은 학습 데이터에 지나치게 특화된 모델이 일반화 성능을 잃는 현상 과적합 방지를 위한 대표적 정규화(regularization) 기법 중 하나로 Dropout이 제안됨 Dropout은 Hinton 등이 2012년 발표한 기법으로, 신경망 학습 시 일부 뉴런의 출력을 임의로 제거함으로써 네트워크가 특정 특징에 과도하게 의존하는 것을 방지함2. 본론 – Dropout의 작동 원리 및 수학적 배경2.1 Dropout의 기본 작동 방식학습 시 매 반복마다 각 뉴런을 확률 ( p )로 유지하고, ( 1 - p ) 확률로 출력 제거(drop) 제거된 뉴런은 해당 미.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 4. 12.
🤖 텐서 연산과 브로드캐스팅 개념(PyTorch, TensorFlow) 1. 텐서(Tensor)의 개념 및 필요성텐서는 다차원 배열 구조를 일반화한 수학적 개념으로, 벡터, 행렬보다 더 높은 차원을 다룰 수 있는 데이터 구조임 스칼라(0차), 벡터(1차), 행렬(2차), 그리고 3차원 이상의 고차원 데이터를 통칭하여 텐서라고 정의함 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow)에서 입력 데이터, 모델의 파라미터, 출력값 등이 모두 텐서로 표현됨 GPU 병렬 연산에 적합한 구조로 설계되어 있어 대규모 행렬 연산을 효율적으로 수행 가능함 다차원 이미지, 시계열, 음성, 자연어 등 다양한 형태의 데이터를 일관되게 표현하고 처리할 수 있는 표준 형태로 사용됨 2. 텐서 연산(Tensor Operation)의 유형2.1 기본 연산덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 등 원소.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 11.
🤖 자연어 처리에서의 토큰화(Tokenization) 전략 분석 1. 서론인공지능 기반 텍스트 처리의 핵심 기술 중 하나가 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)임 NLP에서 대부분의 처리 절차는 텍스트를 모델이 이해할 수 있는 형태로 분해하는 과정에서 시작됨 해당 과정에서 가장 먼저 수행되는 핵심 작업이 ‘토큰화(Tokenization)’임 단어, 형태소, 서브워드, 문자 단위 등 다양한 기준에 따라 텍스트를 분할함 본 문서에서는 토큰화의 개념, 전략 유형, 각 전략의 특징 및 장단점, 최근 트렌드 및 적용 사례를 중심으로 분석함 2. 본론2.1 토큰화(Tokenization)의 정의와 필요성자연어 문장을 기계가 이해할 수 있는 단위로 분해하는 작업 텍스트 분석, 언어 모델링, 기계번역, 문서 분류 등 다양한 NLP 작업.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 10.
🤖 데이터 불균형 문제(Class Imbalance) 대응 기법 (SMOTE, 가중치 등) 1. 서론데이터 불균형(Class Imbalance)은 머신러닝 분류 문제에서 특정 클래스에 속한 데이터 수가 다른 클래스에 비해 현저히 적은 상황을 의미함 특히 의료, 금융 사기 탐지, 고장 진단 등 실제 문제에서 흔히 발생하는 현상임 모델이 다수 클래스 중심으로 학습되어 소수 클래스에 대한 분류 성능 저하 발생함 정확도(Accuracy) 지표가 전체 성능을 과대평가할 수 있어, 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1-score 등 대체 지표 필요함 2. 데이터 불균형 문제로 인한 영향학습 데이터의 불균형으로 인해 모델이 다수 클래스에 대한 예측 확률을 높게 설정하게 됨 소수 클래스에 대한 오분류율 증가 모델의 일반화 성능 저하 현업 적용 시 중요 클래스(예: 질병 있음,.. 공감수 0 댓글수 2 2025. 4. 9.
🤖 주성분 분석(PCA)를 활용한 차원 축소 기법의 이해 1. 차원 축소의 개념 및 필요성고차원 데이터는 연산량 증가, 시각화 한계, 과적합(overfitting) 문제 발생 가능 데이터 분석의 효율성을 높이기 위해 주요 정보 손실 없이 차원을 줄이는 기법 필요 차원 축소는 데이터의 본질적인 구조를 보존하면서도 데이터 크기, 연산 복잡도 감소 효과를 가짐 주성분 분석(PCA)은 대표적인 선형 차원 축소 방법으로 널리 활용됨 2. PCA(주성분 분석)의 개념 및 정의PCA는 고차원 공간의 데이터를 저차원 공간에 사영(projection)하여 데이터의 분산을 최대화하는 축을 찾는 방식임 통계학과 신호처리에서 사용되던 고전적인 방법으로, 데이터 간 상관관계를 제거하여 새로운 축으로 재구성함 기존 변수들의 선형 조합을 통해 주성분(Principal Comp.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 8.
🤖 서포트 벡터 머신(SVM)의 핵심 개념과 커널 함수 역할 1. 서포트 벡터 머신(SVM)의 개요지도학습(Supervised Learning)에 기반한 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 모델 중 하나로 분류 성능이 우수함 1990년대 Vapnik 등에 의해 제안되었으며, 통계적 학습 이론인 VC 이론을 기반으로 일반화 능력 향상 목표로 설계됨 소수의 중요한 데이터 포인트인 서포트 벡터(Support Vector)를 중심으로 결정 경계를 형성하는 방식 채택 2. SVM의 기본 원리2.1 선형 분리 문제(Linear Separable Case)두 클래스 간 완벽한 분리가 가능한 경우 고려 여러 분리 초평면(Hyperplane) 중에서 마진(Margin) 이 최대가 되는 결정 초평면(Optimal Hyperplane)을 선택함 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 8.
🤖 딥러닝 모델 학습 과정에서의 오버피팅과 정규화 전략 1. 오버피팅(Overfitting)의 개념딥러닝 모델이 학습 데이터에 과도하게 적합되는 현상 훈련 데이터에 대한 성능은 우수하지만, 테스트 데이터나 실제 데이터에 대해 일반화 성능이 저하됨 복잡한 모델일수록 파라미터 수가 많아지고, 이는 학습 데이터의 잡음(noise)까지 학습하는 결과를 초래함 특히 데이터셋이 작거나 불균형할 경우 더 쉽게 오버피팅 발생함 학습 곡선 상에서 훈련 손실은 지속 감소하나 검증 손실이 일정 시점 이후 증가하는 패턴으로 식별 가능함2. 오버피팅 발생 원인모델 복잡도가 데이터 복잡도보다 과도하게 높은 경우 학습 데이터 수가 부족하거나 데이터에 편향이 존재하는 경우 학습 epoch 수가 너무 많아 학습 데이터에 과적합이 진행된 경우 적절한 정규화 기법이 적용되지 않은.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 4. 7.
🎯 Feature Engineering 기초: 수치형, 범주형, 시간형 변수 처리 1. 개요인공지능 및 머신러닝 알고리즘의 성능은 모델 자체뿐 아니라 입력 데이터의 품질 및 구성에 크게 의존함 원시 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 가공하고 변환하는 과정인 Feature Engineering은 성능 향상의 핵심 요소임 특히 수치형, 범주형, 시간형 변수는 대부분의 데이터셋에서 공통적으로 등장하며, 이에 대한 적절한 전처리 및 변환 기법 숙지가 필수적임 각 변수 유형에 따라 처리 방식이 다르며, 이를 효과적으로 다룰 수 있어야 모델 정확도 향상과 과적합 방지, 해석 가능성 증가에 기여할 수 있음 2. 수치형(Numerical) 변수 처리수치형 변수는 연속형 변수(Continuous)와 이산형 변수(Discrete)로 구분됨 주로 수학적 연산이 가능하며, 거리 기반 모델이나 회.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 7.

문의안내

티스토리
로그인
고객센터

티스토리는 카카오에서 사랑을 담아 만듭니다.