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그래프 기반 AI의 발전: GNN, GAT, 그리고 Graph Transformer 그래프 신경망(GNN), 그래프 어텐션 네트워크(GAT), 그리고 그래프 트랜스포머(Graph Transformer)는 복잡한 관계를 모델링하는 강력한 도구입니다 이 칼럼에서는 각 기법의 원리와 발전 과정을 설명하고 최신 연구 동향에 대해서 자세히 소개합니다  1. 서론: 그래프 기반 AI의 필요성전통적인 머신러닝과 딥러닝 모델은 정형 데이터(예:표 형태의 데이터)에 강하지만 현실 세계의 많은 데이터는 그래프 구조를 가지고 있습니다 소셜 네트워크, 지식 그래프, 추천 시스템, 분자 구조 분석 등 다양한 분야에서 그래프 데이터가 중요한 역할을 합니다 이러한 그래프 데이터를 효과적으로 학습하기 위해 그래프 신경망(GNN)이 등장했습니다2. 그래프 신경망(GNN)의 기본 개념GNN의 핵심 원리그래프 신경망(G.. 2025. 3. 14.
AI 모델의 일반화 성능을 높이는 방법: Cross-validation과 Regularization AI 모델이 새로운 데이터에서도 높은 성능을 유지하려면 일반화 성능을 최적화하는 것이 중요합니다 이를 위해 Cross-validation과 Regularization은 필수적인 기법으로 사용됩니다 이 칼럼에서는 두 기법의 원리와 실전 적용 방법을 자세히 소개합니다  1. 일반화 성능이란 무엇인가?일반화(generalization)란 AI 모델이 훈련 데이터뿐만 아니라 보지 않은 새로운 데이터에서도 좋은 성능을 발휘하는 능력을 의미합니다 만약 모델이 훈련 데이터에 과적합(overfitting)되면 실제 데이터에서는 성능이 저하될 수 있습니다 이를 방지하기 위한 주요 방법이 Cross-validation과 Regularization입니다2. Cross-validation: 모델 성능을 검증하는 효과적인 방법.. 2025. 3. 13.
AI가 창의성을 배우는 방법: GAN과 Variational Autoencoder(VAE) GAN(Generative Adversarial Network)과 VAE(Variational Autoencoder)는 AI가 창의적인 결과물을 생성하는 두 가지 행심적인 기법입니다 이 두 모델의 원리와 차이점을 살펴보고 AI가 창의성을 학습하는 방법에 대해서 자세히 소개합니다  1. 창의적인 AI의 필요성최근 AI는 단순한 자동화 작업을 넘어서 창의적인 영역까지 확장되고 있습니다 예술, 음악, 글쓰기, 디자인 등 다양한 창작 분야에서 AI는 사람과 협력하며 혁신을 이끌어내고 있습니다 이러한 창의적인 AI의 핵심에는 생성 모델(Generative Model)이 있고 대표적으로 GAN과 VAE가 활용됩니다2. 생성 모델이란 무엇인가?생성 모델은 새로운 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 유사하지만 독창적인 데.. 2025. 3. 12.
프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering): LLM의 성능을 극대화하는 방법 프롬프트 엔지니어링은 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 최적화하는 핵심 기술입니다 효과적인 프롬프트 설계를 통해 원하는 출력을 유도하고 모델의 정확성과 효율성을 극대화하는 방법을 자세히 소개합니다  1. 프롬프트 엔지니어링이란?프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 AI 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM)에게 특정한 방식으로 질문을 던져 원하는 출력을 얻는 기법을 의미합니다 이는 단순한 질문 작성이 아니라 모델의 내부 구조와 동작 방식을 고려한 전략적 접근 방식입니다프롬프트의 중요성LLM은 입력된 프롬프트에 따라 다르게 응답합니다 동일한 질문이라도 표현 방식에 따라 결과가 크게 달라질 수 있기 때문에 효과적인 프롬프트 설계가 필수적입니다프롬프트의 주요 구성 요소명확성(Clarity):.. 2025. 3. 11.
AI의 최신 학습 방법론: Contrastive Learning과 클러스터링 방법 Comtrastive Learning은 AI 모델이 데이터의 유사성과 차이를 학습하도록 돕는 강력한 방법론입니다 이 기법은 클러스터링과 결합될 때 더욱 효과적으로 활용될 수 있고 최신 AI 연구에서 중요한 역할을 하고 있습니다   1. Contrastive Learning의 개념Contrastive learning(대조 학습)은 데이터 간의 관계를 학습하는 지도 학습 또는 자가 지도 학습 기법입니다 이 방법은 같은 클래스의 데이터는 가깝게 다른 클래스의 데이터는 멀어지도록 학습합니다대조 학습의 기본 원리Contrastive Learning은 보통 두 가지 주요 개념을 기반으로 합니다양성 샘플(Positive Sample): 원본 데이터와 유사한 데이터 쌍음성 샘플(Negative Sample): 원본 데.. 2025. 3. 10.
Few-shot Learning에서 Pre-training의 역할과 효과 Few-shot Learning은 제한된 데이터만으로 모델을 학습시키는 기법으로 Pre-training은 이를 가능하게 하는 핵심 요소 중 하나입니다 이 칼럼에서는 Pre-trainig이 Few-shot Learning에서 어떤 역할을 하고 성능을 어떻게 향상하는지 자세히 소개합니다  1. Few-shot Learning의 개념과 필요성Few-shot Learning이란?Few-shot Learning(FSL)은 모델이 극소량의 학습 데이터만으로도 일반화할 수 있도록 하는 머신러닝 기술입니다 일반적으로 딥러닝 모델은 방대한 데이터를 필요로 하지만 현실에서는 충분한 데이터가 없는 경우가 많습니다 이를 해결하기 위해 FSL은 소수의 예제로도 학습이 가능하도록 설계됩니다왜 Few-shot Learning이 중.. 2025. 3. 10.

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