i-will-going 님의 블로그

서론AI 기계학습에서 파라미터 업데이트는 모델이 학습을 진행하면서 최적의 성능을 찾아가는 핵심 과정입니다. 파라미터는 신경망의 가중치와 편향을 포함하며, 이를 조정하여 모델의 성능을 향상시킵니다. 일반적으로 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 기법을 활용하여 파라미터를 업데이트합니다. 이 과정에서 학습률(Learning Rate)의 설정이 중요한데, 학습률이 너무 크면 최적의 값을 지나칠 위험이 있으며, 너무 작으면 학습 속도가 느려질 수 있습니다. 따라서 적절한 학습률과 업데이트 전략을 선택하는 것이 중요합니다. 파라미터 업데이트는 모델의 수렴 속도를 결정하는 중요한 요소이며, 이를 효과적으로 조절하면 더욱 정확한 예측이 가능합니다. 또한, 다양한 최적화 기법을 적용하여 모델의 ..

서론AI 기계학습에서 손실(loss) 계산은 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 측정하는 중요한 과정입니다. 손실 함수는 모델이 학습하는 동안 최적화 알고리즘이 손실을 최소화하도록 돕는 역할을 합니다. 손실 계산을 통해 신경망이 얼마나 정확하게 학습했는지를 평가할 수 있으며, 이를 기반으로 모델이 업데이트됩니다. 손실 함수는 문제 유형에 따라 다르게 설정되며, 분류 문제에서는 크로스 엔트로피(Cross-Entropy), 회귀 문제에서는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE) 등이 사용됩니다. 손실을 효과적으로 계산하고 감소시키는 과정은 모델 성능을 높이는 데 필수적인 요소입니다. 또한, 적절한 손실 함수를 선택하는 것이 모델의 학습 속도와 정확도에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 손실..

서론AI 기계학습에서 순전파(Forward Propagation)는 모델이 입력 데이터를 처리하여 예측 결과를 생성하는 중요한 단계입니다. 신경망이 학습을 수행하는 과정에서 손실(loss)을 계산하기 위해 반드시 거쳐야 하는 연산이며, 후속 단계인 역전파(Backpropagation)와 함께 최적의 모델을 형성하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 순전파 과정은 입력층(Input Layer)에서 시작하여 여러 개의 은닉층(Hidden Layers)을 거쳐 출력층(Output Layer)까지 데이터를 전달하는 방식으로 진행됩니다. 각 층에서는 가중치(Weights)와 편향(Bias)을 적용한 연산이 이루어지며, 활성화 함수(Activation Function)를 사용하여 비선형성을 추가합니다. 본 글에서는 순전..

딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망을 기반으로 하는 기계학습 기술입니다. 최근 몇 년간 딥러닝은 다양한 분야에서 혁신적인 발전을 이루어왔으며, 앞으로도 그 영향력은 계속해서 확대될 것으로 전망됩니다. 이 글에서는 딥러닝의 기본 개념부터 최신 연구 동향, 응용 사례, 그리고 미래 전망까지 포괄적으로 다루어보겠습니다. 목차1. 딥러닝의 기본 개념2. 딥러닝의 최신 연구 동향 2-1. Transformer 모델과 자연어 처리 2-2. GAN (Generative Adversarial Networks) 2-3. AutoML과 신경망 구조 탐색 2-4. 설명 가능한 AI (Explainable AI, XAI) 2-5. 연합 학습 (Federated Learning)3. 딥러닝의 ..

목차1. GPT의 탄생과 초기 발전 (2018-2019)2. GPT-3의 등장과 AI 언어 모델의 새로운 지평 (2020-2021)3. ChatGPT와 대화형 AI의 혁명 (2022)4. GPT-4의 출시와 멀티모달 AI의 시대 (2023)5. GPT의 미래와 AI 생태계의 변화 (2024 이후) 1. GPT의 탄생과 초기 발전 (2018-2019) 2018년은 자연어 처리 분야에 혁명적인 변화를 가져온 해로, OpenAI가 첫 번째 GPT 모델을 발표했습니다. GPT-1은 1.17억 개의 파라미터를 가진 모델로, 기존의 자연어 처리 모델들과는 달리 대규모 비지도 학습을 통해 다양한 언어 작업에 적용할 수 있는 범용성을 보여주었습니다. 이 모델은 트랜스포머 아키텍처의 디코더 부분만을 사용하여 설계되었으며..

목차1. 알파고와 이세돌의 역사적인 대결2. 알파고의 기술적 특징과 혁신3. 대국의 진행과 주요 장면들4. 대국의 영향과 의의5. 알파고 이후의 발전과 미래 전망 1. 알파고와 이세돌의 역사적인 대결 2016년 3월 9일부터 15일까지 서울에서 진행된 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대국은 인공지능의 역사에 큰 획을 그은 사건이었습니다. 구글 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑 프로그램인 알파고는 당시 세계 최고의 바둑 기사 중 한 명으로 꼽히던 이세돌과 5번의 대국을 펼쳤습니다. 이 대결은 단순한 바둑 경기를 넘어 인간의 지능과 기계의 인공지능이 맞붙는 상징적인 사건으로 전 세계의 이목을 집중시켰습니다. 대국은 총 5번 진행되었으며, 알파고가 4승 1패로 승리를 거두었습니다. 이는 인공지능이 복잡한 전략 게임..

목차1. ImageNet 대회와 2012년의 혁명적 순간2. AlexNet의 기술적 혁신과 성공 요인3. ImageNet 데이터셋의 중요성과 역할4. 2012년 이후의 딥러닝 혁명과 발전5. 딥러닝 혁명의 의의와 미래 전망  1. ImageNet 대회와 2012년의 혁명적 순간 2012년 9월 30일은 인공지능의 역사에서 중요한 전환점이 된 날입니다. 이날 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)에서 AlexNet이라는 심층 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)이 놀라운 성과를 거두며 딥러닝 혁명의 시작을 알렸습니다. AlexNet은 토론토 대학의 Alex Krizhevsky, Ilya Sutskeve..

목차1. 2000년대 초반: 기계 학습의 새로운 시대 개막2. 2000년대 중반: 딥러닝의 부활과 새로운 알고리즘의 등장3. 2000년대 후반: 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 융합4. 산업 응용의 확대와 실용화5. 2000년대 말: 새로운 도전과 미래 전망 1. 2000년대 초반: 기계 학습의 새로운 시대 개막 2000년대는 기계 학습(Machine Learning, ML)이 본격적으로 부상하고 발전한 시기입니다. 이 시기의 시작은 1990년대 후반부터 이어진 인터넷의 급속한 성장과 맞물려 있습니다. 웹의 확산으로 인해 방대한 양의 디지털 데이터가 생성되기 시작했고, 이는 기계 학습 알고리즘을 훈련시키는 데 필요한 풍부한 데이터 소스를 제공했습니다. 또한, 컴퓨터 하드웨어의 성능이 크게 향상되면서 복잡한 ..

목차1. 역전파 알고리즘의 재발견과 그 의의2. 역전파 알고리즘의 작동 원리와 혁신성3. 1986년 이후의 신경망 연구의 부흥4. 신경망 구조와 학습 알고리즘의 다양화5. 1986년 발전의 장기적 영향과 현대 AI로의 연결1. 역전파 알고리즘의 재발견과 그 의의 1986년은 인공신경망 연구의 역사에서 중요한 전환점이 된 해입니다. 이 해에 데이비드 루멜하트(David Rumelhart), 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton), 로널드 윌리엄스(Ronald Williams)가 "Learning representations by back-propagating errors"라는 제목의 획기적인 논문을 발표했습니다. 이 논문은 역전파(backpropagation) 알고리즘을 재조명하고, 그 중요성을 널리 ..