인공지능
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[머신러닝] 생성형 AI란?인공지능/머신러닝 2025. 2. 26. 09:07
생성 AI는 데이터를 새로 만들어내는 인공지능 기술을 뜻합니다. 기존의 AI가 주로 데이터를 분석하거나 분류하는 데 초점을 맞췄다면, 생성 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 심지어 코드 같은 새로운 콘텐츠를 창작하는 데 목적이 있어요. 이 기술은 인간이 만든 데이터를 학습해서 그 패턴을 이해하고, 그걸 바탕으로 마치 사람처럼 창의적인 결과물을 만들어냅니다.핵심 작동 원리생성 AI의 기본 원리는 확률적인 모델링이에요. 엄청난 양의 데이터를 보고, 그 데이터가 어떻게 구성되어 있는지 패턴을 학습합니다. 예를 들어, 텍스트 생성 AI라면 수십억 개의 문장을 보고 단어와 문장이 이어지는 방식, 문법, 스타일 같은 걸 익히는 거예요. 그러고 나서 "다음에 뭐가 나올까?"를 예측해서 새로운 문장을 만들어냅니다. 이 ..
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[머신러닝] 멀티-헤드 어텐션(multi-head attention) 이란?인공지능/머신러닝 2025. 2. 26. 09:00
멀티-헤드 어텐션은 트랜스포머에서 사용하는 핵심 메커니즘 중 하나로, 단어들이나 토큰들 사이의 관계를 여러 관점에서 동시에 분석해서 더 풍부하고 정확한 문맥 이해를 가능하게 합니다. 쉽게 말하면, 문장을 볼 때 한 가지 기준으로만 보지 않고 여러 각도에서 살펴서 더 깊이 파악하는 방법이에요.먼저 기본 어텐션(Self-Attention)을 이해해야 하는데, 이건 문장 안에서 각 단어가 다른 모든 단어와 얼마나 관련 있는지 계산하는 방식이에요. 예를 들어, "고양이가 나무 위에 있다"라는 문장에서 "고양이"가 "나무"와 강하게 연결되고, "위에"와도 어느 정도 연결된다는 식으로 관계를 알아내는 겁니다. 이 과정에서 단어들은 숫자 벡터로 표현되고, 그 벡터를 기반으로 중요도를 가중치로 계산해줍니다.멀티-헤드 ..
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[머신러닝] 잔차 연결(residual connection) 이란?인공지능/머신러닝 2025. 2. 26. 08:51
잔차 연결은 인공지능 모델, 특히 트랜스포머 같은 깊은 신경망에서 학습을 더 잘 되게 하고 성능을 높이는 데 중요한 역할을 하는 기술이에요. 기본 아이디어는 입력 데이터를 변환하는 과정에서 원래 입력을 그대로 더해주는 "지름길"을 만들어주는 겁니다. 이렇게 하면 모델이 복잡한 변환을 배우면서도 원래 정보를 잃지 않고 유지할 수 있어요.일반적으로 신경망은 층을 거칠 때마다 데이터를 변환합니다. 예를 들어, 입력이 "고양이"라는 단어의 정보일 때, 첫 번째 층에서 그 의미를 조금 바꾸고, 두 번째 층에서 또 바꾸는 식으로 진행되죠. 하지만 층이 많아질수록 이 변환 과정이 너무 과하게 쌓여서 원래 정보가 흐려지거나, 학습이 어려워질 수 있어요. 이걸 "기울기 소실"이나 "정보 손실" 문제라고 하죠. 잔차 연결..
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[머신러닝] LLM에서 트랜스포머(Transformer)에 대해서 쉽게 말로 설명하면?인공지능/머신러닝 2025. 2. 26. 08:45
트랜스포머는 문장이나 단어 시퀀스를 처리하는 인공지능 구조로, 특히 언어를 이해하고 생성하는 데 강력한 도구예요. 이건 과거의 방식처럼 단어를 하나씩 순서대로 읽는 대신, 문장 전체를 한꺼번에 보고 단어들 사이의 관계를 파악하는 데 초점을 맞춥니다. 핵심 아이디어는 "내가 지금 보는 단어가 문맥에서 다른 단어들과 어떻게 연결되는지"를 빠르고 효율적으로 알아내는 겁니다.트랜스포머의 중심에는 어텐션(Attention)이라는 개념이 있어요. 어텐션은 쉽게 말하면, 문장에서 중요한 부분에 더 집중하고 덜 중요한 부분은 덜 신경 쓰는 능력이에요. 예를 들어, "고양이가 나무 위에 있다"라는 문장에서 "고양이"와 "나무"가 서로 깊게 연결돼 있다는 걸 알아내고, "위에" 같은 단어는 그 연결을 보조하는 역할을 한다..
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[머신러닝] Large Language Model (LLM) 이란? 수학적인 내용을 말로인공지능/머신러닝 2025. 2. 26. 08:39
LLM 모델은 기본적으로 단어들이나 문장들이 나올 가능성을 계산하는 시스템이에요. 이 모델은 엄청난 양의 텍스트를 보고, 어떤 단어가 어떤 상황에서 다음에 나올지 확률적으로 예측하도록 훈련됩니다. 예를 들어, "나는 매일 아침"이라는 말이 주어지면, 다음 단어로 "책을"이나 "운동을" 같은 게 나올 가능성을 숫자로 따져서 가장 그럴듯한 걸 골라내는 식이죠.이 예측을 가능하게 하는 핵심 구조는 트랜스포머라는 방식인데, 이건 문장에서 단어들이 서로 얼마나 중요한지 가중치를 주는 방식으로 작동합니다. 문맥을 보면서, 멀리 떨어진 단어와 가까운 단어 중 어디에 더 신경을 써야 할지 판단하는 거예요. 이 과정에서 모델은 단어들을 숫자 벡터로 바꾸고, 그 벡터들 사이의 관계를 계산해서 어떤 단어가 다음에 올지 결정..
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[머신러닝 이야기] 디지털 트윈(Digital Twin)이란?인공지능/머신러닝 2025. 2. 26. 08:32
디지털 트윈(Digital Twin)은 물리적인 객체, 시스템, 또는 프로세스의 가상 복제본을 말합니다. 쉽게 생각하면, 현실 세계에 존재하는 어떤 대상의 디지털 세계에서의 쌍둥이라고 볼 수 있죠. 이 개념은 주로 제조업, 건축, 의료, 그리고 스마트 시티 같은 분야에서 활용되는데, 데이터를 기반으로 실시간으로 작동하거나 시뮬레이션을 통해 예측을 할 수 있게 해줍니다.예를 들어, 자동차 엔진의 디지털 트윈을 만든다고 해보면, 실제 엔진에 붙어 있는 센서들이 온도, 압력, 속도 같은 데이터를 수집해서 디지털 모델에 실시간으로 반영합니다. 그러면 그 디지털 트윈을 보고 엔진이 언제 고장 날지 예측하거나, 성능을 최적화할 방법을 테스트해볼 수 있는 거예요. 실제로 엔진을 뜯어보지 않아도 된다는 점에서 시간과 ..
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[데이터 마이닝] Locality-Sensitive Hashing (LSH) 란?인공지능/데이터 마이닝 2021. 2. 7. 16:48
이전 포스팅에서 Min-hashing 알고리즘에 대해서 다루었다. 이번에는 이 개념에서 추가로 사용될 수 있는 LSH라는 방법론에 대해서 알아보겠다. 이전 포스팅은 아래에 링크가 있으니 Min-hashing에 대한 개념이 아직 없다면 확인하고 오길 바란다. 2021/02/07 - [인공지능/데이터 마이닝] - [데이터 마이닝] Min-Hashing 란? Locality-Sensitive Hashing (LSH) 란? LSH도 Min-hashing과 마찬가지로 빅 데이터의 정보 압축을 하는 알고리즘 중 하나로, 본래는 문서를 Shingle 이라는 조각으로 쪼개어서 데이터의 차원으로 만든 다음 이것을 바탕으로 문서들 사이의 클러스터링을 통해서 어떤 문서가 서로 비슷한지를 효과적으로 확인하기 위해서 만들어졌다..
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[데이터 마이닝] Min-Hashing 란?인공지능/데이터 마이닝 2021. 2. 7. 16:31
이번 포스팅에서는 데이터 마이닝 기법 중 Min-Hashing 알고리즘에 대해서 알아보겠다. Min-Hashing 란? Min-hashing 알고리즘은 데이터의 차원을 줄여서 줄어든 차원의 정보 만으로 클러스터링 하였을 때 본래 데이터의 클러스터링 결과와 거의 비슷하도록 하는 것으로, 본래 데이터의 차원이 너무 많거나, 샘플의 수가 너무 많을 때 사용된다. 즉, 빅 데이터 분석 시, 계산 시간과 로드를 줄여주고 필요한 클러스터링만 진행 하기 위한 암호화 방법이다. 직관적 이해 Min-hashing의 암호화 방법을 보다 명확하게 이해하기 위해서 간단한 예제를 설명해보겠다. 우선 아래와 같은 인풋 행렬이 있다고 하자. 이 행렬에서는 열과 행으로 된 어떠한 값이 있다. Min-hashing에서는 기본적으로 바..