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딥러닝91

인공지능 트랜스포머 모델의 모든 것 인공지능 트랜스포머 모델의 모든 것트랜스포머 모델은 인공지능(AI) 분야에서 혁신적인 발전을 이끈 핵심 기술 중 하나로, 자연어 처리(NLP)뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 트랜스포머는 데이터 내의 패턴을 이해하고, 문맥을 파악하는 능력이 뛰어난 신경망 모델입니다. 특히 구글이 2017년 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*를 통해 널리 알려졌으며, 오늘날 GPT, BERT, T5 등 유명한 모델들의 기반이 되었습니다. 트랜스포머 모델의 가장 큰 특징은 순차적인 처리 없이 입력 데이터를 병렬로 처리할 수 있다는 점으로, 기존의 RNN과 LSTM 모델들이 가진 한계를 극복했습니다. 이제부터 트랜스포머 모델의 구조, 작동 원리, 활용 사례, 최신 트렌드 등을 심도.. 2024. 10. 25.
비지도 학습이란 무엇인가 비지도 학습이란 무엇인가비지도 학습(Unsupervised Learning)은 인공지능과 머신러닝의 한 분야로, 사전에 정의된 레이블이 없는 데이터에서 패턴과 구조를 찾아내는 학습 방법입니다. 이는 정답이나 목표 값을 제공받지 않고, 데이터 내부의 유사성, 상관관계, 특징을 자동으로 식별하는 데 중점을 둡니다. 지도 학습과 달리 정답이 존재하지 않기 때문에 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 지닙니다. 이 학습 방법은 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction), 이상치 탐지(Anomaly Detection) 등 다양한 분석 분야에 널리 사용됩니다.오늘날의 기업들은 데이터 기반 의사결정의 중요성을 인식하며, 방대한 비정형 데이터를 처리해 인사이트를 도출.. 2024. 10. 24.
감정 분석(Sentiment Analysis)이란 무엇인가? 감정 분석(Sentiment Analysis)이란 무엇인가?감정 분석(Sentiment Analysis)은 텍스트 데이터를 분석해 긍정, 부정, 중립과 같은 감정 상태를 추출하고 분류하는 기술입니다. 주로 소셜 미디어 게시물, 제품 리뷰, 설문 응답 등 비정형 데이터에서 감정적 의견을 파악해 기업과 기관의 의사결정을 지원합니다. 감정 분석은 자연어 처리(NLP)와 기계 학습(ML)을 결합하여 인간의 감정을 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있게 하는 중요한 도구입니다. 예를 들어, 기업들은 고객 리뷰나 SNS 언급을 분석해 자사 제품에 대한 소비자의 평가가 긍정적인지 부정적인지 확인하여 전략을 최적화할 수 있습니다.이러한 분석 기술은 마케팅, 정치, 금융 등 여러 산업에서 활용되며, 고객의 피드백을 실시간으로.. 2024. 10. 23.
지도 학습이란? 기초부터 고급까지 완벽 가이드 지도 학습의 기본 개념과 원리지도 학습(Supervised Learning)은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 분야에서 가장 널리 사용되는 기법 중 하나로, 입력 데이터에 정답(라벨)을 부여한 상태에서 학습을 진행하는 방법입니다. 입력과 출력 간의 명확한 매핑 관계를 학습하면서 예측 능력을 점진적으로 개선해 나가는 것이 목표입니다. 지도 학습을 통해 모델은 기존의 데이터를 바탕으로 새로운 데이터에 대해서도 높은 정확도로 예측을 수행할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 지도 학습은 분류(Classification)와 회귀(Regression) 두 가지 주요 문제 유형을 다루며, 다양한 산업 현장에서 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 분류는 이진 분류 및 다중 분류로 나뉘고, 회귀는 수치 예측을 목적으로.. 2024. 10. 22.
강화 학습 정책 네트워크 이해와 활용 방법 강화 학습 정책 네트워크 이해와 활용 방법정책 네트워크의 개념과 역할강화 학습에서 정책(policy)은 에이전트가 주어진 상태에서 어떤 행동을 선택해야 할지를 결정하는 행동 지침 역할을 수행합니다. 이때 정책 네트워크는 이러한 정책을 신경망을 통해 구현한 모델로, 주어진 상태(state)를 입력으로 받아 최적의 행동(action)을 산출하는 함수입니다. 기존의 강화 학습 방법에서는 테이블 기반의 단순한 정책을 사용했지만, 정책 네트워크는 고차원 데이터도 직접 처리할 수 있어 복잡한 환경에서도 효과적으로 동작합니다. 예를 들어, 이미지나 여러 센서 값을 상태로 사용해야 할 때, 정책 네트워크는 이러한 데이터를 분석하여 적절한 행동을 결정합니다. 정책 네트워크는 확률적 정책(Stochastic Policy.. 2024. 10. 21.
AI가 게임 플레이에 미치는 영향과 미래 전망 AI의 게임 플레이 활용 분야게임 내 NPC 인공지능의 진화과거의 NPC(Non-Player Character)는 제한된 동작과 스크립트를 반복하며 예측 가능한 행동만 수행했습니다. 그러나 AI 기술이 발전함에 따라, NPC는 플레이어의 행동을 실시간으로 파악하고 이에 맞춰 반응하는 동적 인공지능으로 변화했습니다. 이제는 단순히 공격하거나 회피하는 것을 넘어 플레이어의 패턴을 학습해 전략적인 플레이를 수행할 수 있습니다. 예를 들어 FPS 게임에서는 NPC가 플레이어의 위치를 추적하고, 엄폐물을 활용해 방어를 강화하며, 예상치 못한 타이밍에 공격하는 등 더욱 복잡한 행동을 보입니다. 현실감을 높이는 이러한 AI 기술은 GTA 시리즈처럼 NPC가 플레이어의 행동에 유기적으로 반응하도록 만들어 게임 몰입도를.. 2024. 10. 19.

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