mrs-taehee 님의 블로그

대조 학습의 기본 원리 대조 학습(Contrastive Learning)은 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)에서 중요한 기법으로, 유사한 샘플과 다른 샘플을 비교하면서 학습하는 방식입니다. 이 방식은 일련의 샘플들 간의 관계를 학습하는데, 유사한 샘플들은 더 가깝게, 다른 샘플들은 멀리 떨어지도록 모델을 훈련합니다. 이러한 원리는 거리 기반 손실 함수(예: Contrastive Loss, Triplet Loss)를 통해 실현되며, 모델은 데이터의 내재적 특징을 학습하게 됩니다.대조 학습은 데이터에 레이블이 없이도 학습을 가능하게 하여 대규모 비지도 데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다. 주로 이미지나 텍스트 데이터를 다룰 때 많이 사용되며, 이를 통해 데이터의 중요한 **표..

PyTorch와 TensorFlow의 차이점딥러닝 연구와 개발에서 가장 많이 사용되는 두 가지 프레임워크인 PyTorch와 TensorFlow는 각기 다른 방식으로 딥러닝 모델을 구축하고 훈련할 수 있도록 지원합니다. 이 두 프레임워크는 모두 강력하고, 다양한 기능을 제공하지만, 설계 철학과 사용 방식에서 중요한 차이점이 있습니다.PyTorch: PyTorch는 **동적 계산 그래프(Dynamic Computation Graph)**를 사용합니다. 이는 모델을 정의하고 실행하는 동안 그래프가 생성되며, 실시간으로 변경이 가능하다는 의미입니다. 이로 인해 PyTorch는 직관적이고 유연한 코드 작성이 가능하며, 특히 연구 및 실험적인 개발에 강점을 보입니다. 즉, 모델을 디버깅하고 실험하는 데 있어 빠르고..

1. Transformer 모델의 기본 개념Transformer 모델은 2017년, **Vaswani et al.**에 의해 발표된 논문 Attention is All You Need에서 처음 소개되었습니다. 이 모델은 자연어 처리(NLP)에서 기존의 순차적 모델인 RNN(Recurrent Neural Networks)이나 LSTM(Long Short-Term Memory)보다 뛰어난 성능을 보여주며 큰 인기를 끌었습니다. Transformer는 Self-Attention 메커니즘을 핵심으로 하여, 문장의 모든 단어 간의 관계를 동시에 계산할 수 있습니다. 이러한 구조 덕분에 순차적인 계산이 필요 없으며, 병렬 처리가 가능해져 학습 속도와 효율성이 크게 향상됩니다.Transformer의 구조는 크게 **..

1. GANs의 개념과 기본 원리Generative Adversarial Networks(GANs)는 2014년 Ian Goodfellow가 제안한 혁신적인 딥러닝 모델로, 생성 모델과 판별 모델이 경쟁하며 학습하는 구조를 가집니다. GANs의 주요 목적은 새로운 이미지를 생성하는 것이며, 생성 모델과 판별 모델은 각각 **생성자(Generator)**와 **판별자(Discriminator)**로 불립니다. 생성자는 무작위 노이즈를 받아 실제와 유사한 이미지를 생성하는 역할을 하며, 판별자는 생성된 이미지가 실제 이미지인지 생성된 이미지인지를 구별하는 역할을 합니다. 이 두 네트워크는 상호 경쟁하면서 점점 더 정교한 이미지를 생성하게 됩니다. GANs의 훈련은 **제로섬 게임(zero-sum game)*..

1. 자기 지도 학습이란?자기 지도 학습(Self-Supervised Learning, SSL)은 인공지능이 명시적인 라벨 없이 데이터를 학습하는 방식입니다. 기존의 지도 학습(Supervised Learning)에서는 사람이 직접 레이블을 붙인 데이터를 사용해야 하지만, 자기 지도 학습에서는 데이터 자체에서 패턴을 추출하고 학습을 진행합니다. 이러한 방식은 대량의 비지도 학습 데이터(Unlabeled Data)를 효과적으로 활용할 수 있게 해주며, 특히 최근 인공지능 연구에서 중요한 역할을 하고 있습니다.2. 자기 지도 학습이 중요한 이유자기 지도 학습은 여러 가지 이유로 인공지능 발전에 큰 기여를 하고 있습니다. 첫째, 데이터 라벨링에 필요한 비용과 시간을 절감할 수 있습니다. 대규모 데이터셋을 구축..

전이 학습이 필요한 이유 딥러닝 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 내고 있지만, 모델을 제대로 학습시키기 위해서는 막대한 양의 데이터와 고성능 컴퓨팅 자원이 필요하다는 한계가 존재한다. 특히 이미지 분류, 자연어 처리(NLP) 등 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 수백만 개의 학습 샘플과 고성능 GPU가 필수적이다. 그러나 현실적으로 이처럼 풍부한 데이터를 확보하거나 연산 자원을 투자하기 어려운 경우가 많기 때문에, 이미 학습된 모델을 활용하는 전이 학습이 대안으로 떠오르게 되었다. 전이 학습은 모델 개발 시간 단축, 데이터 확보 부담 완화, 성능 향상이라는 세 가지 핵심 이점을 동시에 제공한다. 특히 AI 기술을 처음 도입하는 중소기업이나 기관에서는 초기 리소스의 부족이 치명적인 ..

1. 딥러닝 모델의 과적합 문제와 해결 방법 딥러닝 모델은 강력한 표현 능력을 갖추고 있지만, 학습 데이터에 과도하게 적응하여 일반화 성능이 저하되는 과적합(overfitting) 문제가 발생할 수 있습니다. 과적합이란 모델이 훈련 데이터에서는 높은 성능을 보이지만, 새로운 데이터에서는 성능이 저하되는 현상을 의미합니다. 이를 방지하기 위해 다양한 정규화 기법이 활용되며, 대표적인 방법이 드롭아웃(Dropout)과 배치 정규화(Batch Normalization)입니다. 이 두 가지 기법은 각각 다른 방식으로 신경망의 일반화 성능을 높이고, 훈련 과정을 안정화하는 역할을 합니다.과적합 문제를 해결하는 방법으로는 드롭아웃과 배치 정규화 외에도 데이터 증강(Data Augmentation), 가중치 감소(W..

1. 과적합(Overfitting)이란 무엇인가? 과적합(Overfitting)은 머신러닝 및 딥러닝 모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 저하되는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 훈련 데이터의 패턴뿐만 아니라 노이즈까지 학습하기 때문에 발생합니다. 과적합이 발생하면 훈련 데이터에서는 높은 성능을 보이지만, 실제 테스트 데이터에서는 낮은 성능을 기록하게 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 양을 늘리거나 정규화 기법을 적용하는 것이 일반적입니다. 또한, 교차 검증(Cross-validation)과 얼리 스토핑(Early Stopping) 등의 기법을 활용하여 모델이 과적합되지 않도록 조정할 수도 있습니다. 2. 과적합의 주요 원인과 발생 조건과적합이 발생하는 주..

딥러닝 모델을 훈련시킬 때 초기화 기법과 활성화 함수는 모델의 성능을 크게 좌우하는 중요한 요소입니다. 잘못된 초기화와 비효율적인 활성화 함수 선택은 학습을 방해하고, 기울기 소실(vanishing gradient) 문제나 기울기 폭주(exploding gradient) 문제를 초래할 수 있습니다. 따라서 적절한 초기화 방법과 활성화 함수의 선택은 성공적인 딥러닝 모델을 구축하는 데 필수적입니다. 초기화 기법초기화 기법은 딥러닝 네트워크의 학습 속도와 성능에 큰 영향을 미칩니다. 가중치가 잘못 초기화되면 모델이 제대로 학습하지 않거나, 학습이 느리게 진행될 수 있습니다.Xavier 초기화 : Xavier 초기화는 Sigmoid나 Tanh와 같은 활성화 함수와 함께 사용할 때 적합합니다. 이 기법은 각 층..