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서론: 딥러닝 아키텍처의 발전과 트랜스포머의 역할 최근 몇 년간 딥러닝의 빠른 발전으로 딥러닝 아키텍처와 트랜스포머가 큰 역할을 하게 되었습니다. 특히 트랜스포머는 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 엄청난 성과를 보여주며 모델의 성능을 크게 향상시켰습니다. 본 글에서는 트랜스포머와 어텐션 메커니즘의 원리와 이를 통한 딥러닝 아키텍처의 발전을 심층적으로 분석하겠습니다. 1. 트랜스포머 아키텍처의 기본 구조 트랜스포머는 순차적인 데이터 의존성을…

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동 방침(정책)을 학습하는 머신러닝 분야로 게임 AI등 여러 분야에 적용되고 있습니다. 본 글에서는 강화 학습의 핵심 개념인 벨만 방정식과 이를 기반으로 한 정책 학습 기법을 탐구하며, 이론적 기초가 실질적인 응용에서 어떻게 활용되는지 다룹니다. 1. 강화 학습의 주요 요소와 개념 정리 강화 학습의 기초는 보상을 최대화 하기 위한 작업을 수행하기…

서론: 베이즈 추론의 핵심과 머신러닝에서의 필요성 베이즈 추론은 사전 지식을 활용하여 새로운 데이터에 따라 예측을 업데이트하는 강력한 도구로, 특히 불확실성이 높은 데이터 환경에서 유용합니다. 베이즈러닝에 대한 이해와 머신러닝에서의 상관관계에 대해 알아보겠습니다.   1. 베이즈 정리의 원리와 머신러닝에의 적용 베이즈 정리는 사전 확률과 새로운 데이터의 가능도(likelihood)를 결합하여 사후 확률을 계산하는 기법입니다. 머신러닝에서는 이를 통해 예측의 정확도를…

서론: 확률과 통계 : 머신러닝에서 필수적인 이유 머신러닝에서의 불확실성과 데이터 분포에 대한 이해는 모델의 성능을 좌우할 수 있습니다. 확률론과 통계학은 이러한 불확실성을 수학적으로 다루고, 데이터에서 유의미한 패턴을 추출하는 데 필수적인 도구입니다. 확률론& 통계학이 어떤 의미를 가지는지 확인해보겠습니다. 1. 확률론이 머신러닝에 기여하는 역할 확률론은 머신러닝 모델이 불확실성을 다루고 예측할 수 있게 하는 핵심 수단입니다. 이를통해 예측도를…

서론: 머신러닝 & 수치해석의 만남 머신러닝 연구가 심화되면서, 수학적 기초에 대한 이해는 더욱 중요해졌습니다. 특히 고급 머신러닝 모델에서는 미분방정식과 선형대수의 역할이 매우 큽니다. 이 글에서는 수치 해석적 접근을 통해 머신러닝을 보다 효율적으로 구현하고 최적화하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 1. 미분방정식 :  머신러닝에서 필요한 역할 손실함수를 최소화하는 것이 머신러닝에서 필수적입니다. 이 과정에서 경사 하강법과 같은 기법은 연속적인…

심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 현대 머신러닝의 핵심 기술로, 인공지능 분야에서 필수적인 요소로 자리잡았습니다. 박사 과정에서는 이러한 심층 신경망의 이론적 기초와 최적화 방법에 대해 깊이 있게 학습합니다. 이번 글에서는 심층 신경망 이론의 수학적 기초와 최적화 기술에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 수학적 기초 관점에서의 심층 신경망 심층 신경망은 선형 대수학, 미분 방정식, 확률 이론 등의 수학적 개념을…

디지털 시대는 무엇을 바꿔놓았을까요? 디지털로 세계의 방향추가 변화하면서 기업또한 생존전략이 달라져야했습니다. 디지털 시대는 중소기업의 생존과 성장을 위한 중요한 전환점을 만들어 내고 있습니다. 기존의 방식에서 벗어나 디지털 기술을 활용한 혁신이 필요하며, 이를 통해 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. 이번 글에서는 디지털 시대에 중소기업이 주목해야 할 5가지 핵심 변화를 소개하고 어떻게 비즈니스의 성공을 이끌어가야하는지 알아보겠습니다. 1. 고객…

클라우드 환경은 기업의 데이터 저장과 처리 효율성을 극대화할 수 있는 뛰어난 솔루션을 제공하지만, 보안 문제를 아주 중요하게 생각해야하기 때문에, 클라우드 설정 단계에서부터 보안 중심의 전략이 필수적입니다. 이번 글에서는 클라우드 환경에서 데이터를 보호하기 위한 체크리스트를 소개합니다. 클라우드 보안의 중요성 클라우드는 데이터 접근성을 높이는 반면, 그만큼 보안 취약점에도 노출될 가능성이 큽니다. 왜 클라우드 보안이 중요할까요? 데이터 유출…

머신러닝 프로젝트의 성공은 데이터를 어떻게 준비하고 처리하는지에 달려 있습니다. 데이터 파이프라인 설계가 여기서 매우 중요한 역할을 합니다. 데이터의 흐름을 효율적으로 관리하여 모델의 성능을 극대화합니다. 하지만 많은 머신러닝 프로젝트에서 데이터 파이프라인 설계 시 몇 가지 중요한 포인트들이 간과되는 경우가 많습니다. 이번 글에서는 데이터 파이프라인 설계에서 놓치기 쉬운 7가지 핵심 포인트를 소개하고, 성공 가능성을 높이는 방법들을 알아보겠습니다. 1.…

서론: 디지털 노마드는 언제 어디서든 일할 수 있는 환경이 필요합니다. 인터넷만 있으면 세계 어느 곳에서든 일할 수 있는 자유로운 생활이 가능하지만, 이를 지원하는 워크스페이스 플랫폼을 잘 선택하는 것도 성공적인 노마드 생활의 열쇠입니다. 이번 글에서는 디지털 노마드에게 유용한 워크스페이스 플랫폼들을 소개하고, 각 플랫폼이 제공하는 주요 기능과 장점들을 알아보겠습니다. 워크스페이스 플랫폼의 중요성 디지털 노마드들은 다양한 지역을 이동하면서…