본문 바로가기

분류 전체보기52

멀티모달 AI: 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 방법 멀티모달 AI는 서로 다른 유형의 데이터를 동시에 처리하고 이해하는 인공지능기술입니다 특히 이미지와 텍스트를 함께 분석하는 기술은 자율주행, 의료, 검색 엔진 등 다양한 분양에서 활용되고 있습니다 이 칼럼에서는 멀티모달 AI의 핵심 개념과 주요 기술, 응용 사례, 해결해야 할 도전 과제 등을 자세히 소개합니다  1. 멀티모달 AI란?멀티모달 AI(Multimodal AI)는 여러 유형의 데이터를 동시에 활용하여 더 정교한 분석과 이해를 수행하는 인공지능 기술입니다 전통적인 AI 모델은 텍스트, 이미지, 음성 등의 데이터를 개별적으로 처리했지만, 멀티 모달 AI는 이들을 결합하여 더욱 풍부한 정보를 추출하고 활용할 수 있습니다멀티모달 학습의 필요성인간은 다양한 감각을 활용하여 세상을 이해합니다 예로 사람의.. 2025. 2. 24.
딥러닝의 정량적 평가: 모델 성능을 분석하는 방법 딥러닝 모델의 성능을 정확하게 평가하는 것은 AI 개발의 핵심 요소입니다 이 칼럼에서는 다양한 정량적 평가 지표와 분석 방법을 소개하고 모델 개선을 위한 전략을 말씀드리겠습니다  1. 모델 평가의 중요성딥러닝 모델의 성능을 올바르게 평가하는 것은 모델이 실제 환경에서 잘 동작하는지를 판단하는 중요한 과정입니다 모델의 예측력이 높더라도 일반화 성능이 부족하면 실전에서 실패할 가능성이 큽니다정량적 평가의 필요성과적합(Overfitting) 여부를 판단모델의 예측력 및 일반화 성능 측정최적의 하이퍼파라미터 설정 지원실제 운영 환경에서의 신뢰성 확보2. 주요 성능 평가 지표딥러닝 모델의 성능을 평가하는 여러 지표가 있고 이는 모델의 목적과 데이터 특성에 따라서 다르게 선택됩니다회귀 모델 평가 지표MSE(Mean.. 2025. 2. 24.
페더레이티드 러닝(Federated Learning): 분산 AI 학습 방법 페더레이티드 러닝(Frderated Learning)은 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고 각 디바이스에서 모델을 학습하는 기술입니다 이 칼럼에서는 페더레이티드 러닝의 원리, 장점, 한계점, 그리고 다양한 응용 사례를 자세히 소개합니다  1. 페더레이티드 러닝 개요페더레이티드 러닝은 분산 학습 방식을 활용하여 AI 모델을 학습하는 방법입니다 이는 사용자의 데이터를 서버로 직접 전송하지 않고, 로컬 디바이스에서 모델을 학습한 후 업데이트된 가중치만 중앙 서버로 전송하는 방식을 사용합니다 이를 통해 개인정보 보호를 강화하면서도 효과적인 AI 모델 학습이 가능합니다기존 중앙 집중형 학습과의 차이점전통적인 머신러닝 모델은 데이터를 한 곳에 모은 후 학습하지만, 페더레이티드 러닝은 분산 환경에서 개별 디바이스가 .. 2025. 2. 23.
자동화된 머신러닝(AutoML): AI 모델 개발을 혁신하는 방법 AutoML(Automated Machine Learning)은 데이터 준비부터 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝까지 자동화하여 AI 모델 개발을 혁신하는 기술입니다 이 칼럼에서는 AutoML의 개념, 핵심 기술, 주요 프레임워크, 그리고 실제 활용 사례를 자세히 소개합니다  1. AutoML이란?전통적인 머신러닝 개발의 문제점전통적인 머신러닝 모델 개발은 여러 단계를 거쳐야 되고 높은 수준의 전문 지식이 필요합니다 대표적인 과정은 다음과 같습니다데이터 전처리 및 특징 선택적절한 모델 선택하이퍼파라미터 최적화모델 평가 및 배포이러한 과정은 많은 시간과 자원을 필요로 하고 최적의 결과를 얻기 위해서는 반복적인 실험과 조정이 필요합니다AutoML의 등장AutoML은 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술로,.. 2025. 2. 23.
신경망 최적화 방법: 백프로파게이션부터 최신 옵티마이저까지 신경망 최적화는 인공지능 모델의 성능을 결정하는 핵심 요소입니다 이 칼럼에서는 백 프로 파게이션의 원리부터 최신 옵티마이저 기법까지 포괄적으로 소개합니다  1. 신경망 최적화의 중요성딥러닝 모델의 성능을 높이기 위해서는 효과적인 최적화 기법이 필요합니다 최적화란 신경망이 주어진 데이터에서 가장 낮은 손실 값을 찾도록 도와주는 과정입니다 이를 위해 다양한 알고리즘이 개발되었고 각 기법은 특정한 장점과 한계를 가집니다2. 백프로파게이션(Backpropagation)의 원리백 프로 파게이션이란?백 프로 파게이션(역전파)은 신경망 학습의 핵심 알고리즘으로, 손실 함수의 기울기를 계산하여 가중치를 업데이트하는 방법입니다 이는 체인 룰(chain rule)을 기반으로 역전파 과정을 수행합니다역전파의 과정1. 순전파.. 2025. 2. 23.
자연어처리(NLP)의 진화 : BERT와 GPT의 방법론적 차이점 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)는 인공지능(AI) 기술 중에서도 가장 인간 중심적이며 실생활에 가까운 분야입니다. 우리가 매일 사용하는 검색엔진, 음성비서, 자동번역, 챗봇, 추천 시스템 등 거의 모든 서비스에 자연어처리 기술이 활용되고 있습니다. 그 중에서도 최근 몇 년 간 NLP 분야의 발전을 견인한 가장 대표적인 모델 두 가지를 꼽자면 단연 BERT와 GPT입니다. 이 두 모델은 같은 Transformer 아키텍처에서 출발했지만, 학습 방식, 목적, 구조, 활용 분야에 있어 상당히 뚜렷한 차이를 보입니다. BERT는 문장의 의미를 **이해(Understanding)**하는 데 초점을 두고 있으며, GPT는 새로운 문장을 **생성(Generation)**하는 데.. 2025. 2. 23.

티스토리툴바