딥러닝

텐서, 행렬, 벡터 차이 완벽 정리AI와 머신러닝을 공부하다 보면 ‘텐서(Tensor)’, ‘행렬(Matrix)’, ‘벡터(Vector)’라는 개념이 자주 등장합니다.이 개념들은 선형대수학에서 중요한 역할을 하며, 데이터를 표현하는 데 필수적인 요소입니다.하지만 많은 사람이 이 용어들의 차이를 정확히 이해하지 못한 채 사용하고 있습니다.이번 글에서는 벡터, 행렬, 텐서의 개념과 차이점, 그리고 활용 사례를 쉽게 설명하겠습니다.1. 벡터(Vector)란?벡터(Vector)는 숫자의 일차원 배열로 볼 수 있습니다.이는 방향과 크기를 가지는 물리적인 개념으로, n차원의 공간에서 한 점을 표현하는 데 사용됩니다.📌 벡터의 특징크기(스칼라)와 방향을 가진다.1차원 배열 형태로 표현된다.머신러닝에서 특징(feat..

트랜스포머(Transformer)란?트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글(Google)의 연구팀이 발표한 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 모델입니다.기존의 RNN(Recurrent Neural Network)과 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 모델이 가진 단점을 극복하고, 병렬 처리 성능과 성능 향상을 동시에 달성한 모델입니다.트랜스포머는 특히 자연어 처리 분야에서 혁신을 일으켰으며, 이후 등장한 GPT, BERT 등의 대형 AI 모델들의 기초가 되었습니다.트랜스포머의 핵심 개념트랜스포머 모델을 이해하려면, 다음과 같은 핵심 개념을 알아야 합니다.1. 인코더-디코더 구조트랜스포머는 기본적으로 인코더(Encoder)와..

AI 용어 정리: RAG, Fine-Tuning, LangChain, Hugging Face 쉽게 이해하기AI 분야를 공부하다 보면 다양한 용어들이 등장합니다.특히, RAG, Fine-Tuning, LangChain, Hugging Face 같은 용어는 AI 모델을 구축하고 활용하는 데 중요한 개념입니다.하지만 각각의 개념이 어떻게 연결되어 있고, 어떤 역할을 하는지 헷갈릴 수 있습니다.이번 글에서는 위 용어들의 의미와 상호 관계를 쉽게 설명해보겠습니다.✅ RAG (Retrieval-Augmented Generation)RAG(검색 증강 생성)은 AI 모델이 최신 정보를 검색하여 더 정확한 답변을 생성하도록 도와주는 기술입니다.기본적으로 LLM(대형 언어 모델)은 훈련된 데이터까지만 알고 있습니다.하지만..

AI 모델 유형별 완벽 가이드 – 자연어 처리부터 이미지 생성까지최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.하지만 AI 모델의 종류가 많아 어떤 모델이 어떤 용도로 사용되는지 헷갈릴 수 있습니다.이 글에서는 대표적인 AI 모델 유형을 소개하고, 각 모델의 특징과 차이점을 정리해보겠습니다.특히 자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 생성 모델 등 다양한 분야에서 사용되는 AI 모델을 자세히 알아보겠습니다.📌 AI 모델의 주요 유형AI 모델은 사용 목적과 학습 방식에 따라 여러 가지 유형으로 나뉩니다.대표적인 모델로는 트랜스포머(Transformer), CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망), GAN(생성적 적대 신경망)이 있습니다.각 모델의 특징을 하나씩 살펴보겠습니다.1..

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)은 최근 가장 주목받는 기술입니다.하지만 이 세 가지 개념이 종종 혼용되어 사용되면서 혼란을 주기도 합니다.이 글에서는 AI, ML, DL의 차이점을 쉽게 이해할 수 있도록 정리해 보겠습니다.각 기술이 어떤 원리로 동작하며, 어떤 차이점이 있는지 명확하게 설명하겠습니다.1️⃣ 인공지능(AI)이란?인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하는 기술입니다.쉽게 말해, 인간처럼 생각하고, 배우고, 문제를 해결하는 기계를 만드는 것이 목표입니다.🔹 인공지능의 종류좁은 인공지능(Narrow AI)특정한 작업을 수행하는 AI예) 음성 인식(시리, 구글 어시스턴트), 자율 주행 자동차, 추천 시스템(넷플릭스, 유튜브)강한 인공지능(Strong AI)인간처럼..