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AI 기반 이상 탐지(Anomaly Detection)의 방법과 사례 현대 사회는 데이터가 넘쳐나는 시대입니다. 네트워크 로그, 금융 거래, 제조 공정, 서버 상태, 센서 데이터, 사용자의 행동 로그 등 수많은 시계열 데이터와 이벤트 로그들이 실시간으로 생성되고 있습니다. 이처럼 방대한 양의 데이터 속에서 **정상 패턴에서 벗어난 이상치(Anomaly)**를 찾아내는 작업은 보안, 품질 관리, 금융 사기 방지, 고객 분석, 시스템 모니터링 등 다양한 분야에서 핵심적으로 활용되고 있습니다. 이상 탐지(Anomaly Detection)는 머신러닝(Machine Learning), 통계적 모델링, 그리고 최근에는 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통해 더욱 정교하고 실시간 대응이 가능해졌습니다. 특히 AI 기반 이상 탐지는 복잡하고 고차원적인 패턴을 인식해내며, 기존 룰.. 2025. 3. 29.
대규모 언어 모델(LLM)의 훈련 기법과 데이터 처리 방법 최근 몇 년간 인공지능 기술의 비약적인 발전을 이끈 중심에는 단연 **대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)**이 있습니다. GPT, BERT, PaLM, LLaMA, Claude, Gemini 등으로 대표되는 LLM은 단순한 자연어처리(NLP)를 넘어서 코드 생성, 논리 추론, 다중 언어 번역, 멀티모달 처리, 그리고 인간 수준의 대화형 인공지능으로 확장되고 있습니다. 이러한 LLM은 수십억 개 이상의 파라미터(parameter)를 가지며, 수천억 단어 이상의 텍스트 데이터로 학습됩니다. 하지만 이러한 성능은 단순히 모델 크기를 키운다고 해서 얻어지는 것이 아닙니다. 오히려 효율적인 훈련 전략, 고도화된 데이터 처리, 정교한 학습 파이프라인 구성, 스케일 업 기술, 그리고 하.. 2025. 3. 28.
Transformer vs RNN: 시계열 데이터에 적합한 AI 모델 금융 시장 예측, 날씨 변화 예측, 주가 시세 분석, 센서 기반 예지 보수, 사용자 행동 패턴 분석 등 **시계열 데이터(time series data)**는 현대 산업 전반에 걸쳐 매우 중요한 역할을 차지하고 있습니다. 시계열 데이터는 시간 축을 따라 발생하는 연속된 데이터로, 일반적인 정적 데이터와 달리 순서 정보와 시간 간 의존성을 포함합니다. 따라서 이를 효과적으로 처리하기 위해서는 시간 축을 고려한 모델 구조가 필요합니다. 전통적으로 시계열 데이터를 다루기 위해 사용되어온 대표적인 AI 모델은 **RNN(Recurrent Neural Network)**입니다. RNN은 입력된 정보를 시퀀스 형태로 처리하며, 이전 시간 단계의 정보를 기억하고 다음 단계에 반영하는 구조를 가지고 있어 시계열 처리에.. 2025. 3. 27.
모델 성능을 높이는 앙상블 학습의 원리와 방법 머신러닝과 딥러닝의 핵심 과제 중 하나는 바로 일관되게 높은 성능을 가진 모델을 만드는 것입니다. 하지만 하나의 단일 모델만으로는 데이터의 복잡성과 잡음을 완전히 해소하기 어렵고, 오히려 **과적합(Overfitting)**이나 편향(Bias) 문제를 일으키기 쉽습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고안된 것이 바로 **앙상블 학습(Ensemble Learning)**입니다. 앙상블 학습은 말 그대로 여러 개의 예측 모델을 결합하여 더 우수한 성능을 얻는 기법입니다. 마치 전문가 회의에서 여러 사람의 의견을 종합해 더 나은 결론에 도달하듯, 앙상블은 서로 다른 모델들의 예측을 통합하여 오차를 줄이고 일반화 성능을 높이는 데 탁월한 효과를 보여줍니다. 특히 Kaggle 등 데이터 분석 경진대회에서 상위권 .. 2025. 3. 26.
딥러닝이 최적화 알고리즘: SGD, Adam, 그리고 최신 기법 비교하기 딥러닝의 성능을 결정짓는 핵심 요소 중 하나는 최적화 알고리즘입니다. 본 글에서는 대표적인 최적화 알고리즘인 SGD와 Adam, 그리고 최신 기법을 비교해 자세히 소개합니다.   1. 딥러닝 최적화 알고리즘이란?최적화 알고리즘은 신경망이 학습할 때 손실 함수를 최소화하는 역할을 합니다. 이를 통해 모델이 데이터에서 패턴을 효과적으로 학습할 수 있도록 도와줍니다. 다양한 최적화 알고리즘이 존재하며, 각 기법마다 장단점이 있습니다. 2. 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)2.1 SGD의 개념SGD는 가장 기본적인 최적화 알고리즘 중 하나로, 경사 하강법(Gradient Descent)의 변형입니다. 전체 데이터셋이 아니라 무작위로 선택된 샘플(미니배치)을 사용하여.. 2025. 3. 24.
강화학습에서 모방 학습(Imitation Learing) 역할과 방법 강화학습에서 모방 학습은 전문가의 행동 데이터를 활용해 효율적인 학습을 가능하게 합니다. 이를 통해 데이터 효율성을 높이고, 더 빠르게 성능을 향상할 수 있습니다. 모방 학습의 원리와 주요 방법을 아래에서 자세히 소개합니다  1. 모방 학습(Imitation Learning)이란?모방 학습(Imitation Learning, IL)은 인공지능이 강화학습 환경에서 스스로 시행착오를 겪으며 학습하는 대신, 인간 또는 전문가 AI의 행동을 모방하여 학습하는 기법입니다. 이를 통해 보다 적은 데이터로도 효율적인 학습이 가능하며, 초기 학습 과정에서 발생하는 비효율성을 줄일 수 있습니다.모방 학습은 크게 두 가지 방법으로 나뉩니다.행동 복제(Behavior Cloning, BC): 지도학습 방식으로 전문가의 행동.. 2025. 3. 21.

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