문과생CS정복기

음절: 가장 작은 말소리의 단위  - 한국어는 하나의 글자가 한 음절 EX) 한, 국, 어형태소: 언어에서 의미를 가지는 가장 작은 단위 - 일반적으로 자연어 처리에서 분석의 기본이 되는 토큰EX) 한나가 책을 보았다.의존성- 자립형태소: 한나, 책 / 의존형태소: 가,을,보,았,의미여부 -실질형태소:한나, 책,  / 형식형태소: 가, 을, 았, 어절: 한 개 이상의 형태소가 모여 구성된 단위, 자연언어는 어절단위로 띄어쓰기 되어 발화 또는 서술됨품사: 품사는 단어를 문법상 의미, 형태, 기능에 따라 분류한 종별을 의미역할: 체언, 용언,,의미: 대명사, 명사, 동사 등형태: 가변어, 불변어

NLU (자연어 이해)와 NLG (자연어 생성) 는 자연어 처리(NLP)의 두 가지 중요한 구성 요소입니다:NLU: 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하는 과정입니다. NLU는 자연 언어로 된 사용자 입력을 이해하고, 의미를 추출하여 컴퓨터가 다룰 수 있는 구조화된 형태로 변환하는 데 초점을 맞춥니다. NLU 작업에는 감정 분석, 개체 인식, 의도 감지 등이 포함됩니다.NLG: 구조화된 데이터로부터 일관성 있고 상황에 적합한 텍스트를 생성하는 과정입니다. NLG는 데이터를 읽을 수 있는 인간 언어로 변환하는 작업으로, 보고서 생성, 콘텐츠 제작, 자동 스토리텔링 등에 사용됩니다.NLU와 NLG는 함께 인간과 기계 간의 효과적인 소통을 가능하게 하며, 각각 입력을 이해하고 출력을 생성하는 역할을 보완적으로..

Model DrivenWeight Initialization: 모델의 가중치 초기화 방법으로, 학습의 시작점과 효율성에 영향을 줍니다. tahn, sigmoid, reluDrop out: 과적합을 방지하기 위해 학습 중 일부 뉴런을 무작위로 활성화하지 않는 방법입니다. 0.2~0.3Batch Normalization: 배치 단위로 입력 데이터의 분포가 평균이 0, 분산이 1이 되도록 정규화하여 학습을 안정화하고 가속화(빠른 학습 가능)합니다.Early Stop: 과적합을 방지하기 위해 검증 데이터(valid set)의 성능이 향상되지 않을 때 학습을 조기에 중단합니다.Transfer Learning: 사전에 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하여 학습 시간을 단축하고 성능을 개선합니다.End to End ..

XAI는 "Explainable Artificial Intelligence"의 약자로, 인공 지능 시스템의 결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설계하는 연구 분야입니다. XAI의 목적은 AI 모델의 예측이나 결정이 어떻게 이루어지는지 명확하게 설명하여, 사용자가 AI의 동작을 신뢰하고 정확하게 해석할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 통해 AI 시스템의 투명성을 높이고, 오류를 조기에 발견하며, 윤리적이고 법적인 책임을 명확히 할 수 있습니다. XAI는 특히 의료, 금융, 법률 등 고도의 책임이 요구되는 분야에서 중요하게 다뤄지고 있습니다.XAI의 주요 기법들을 한국어로 설명드리겠습니다:SHAP (SHapley Additive exPlanations): 게임 이론에서 영감을 받아 각 입력 변수가 예측에 ..

네, 각 용어에 대해 설명드리겠습니다:전이 학습(Transfer Learning): 대규모 데이터셋에서 사전 훈련된 모델을 가져와 특정 작업이나 더 작은 데이터셋에 맞게 미세 조정하는 방법입니다. 이는 초기 훈련에서 얻은 특징을 활용하여 새로운 작업에서의 성능을 개선합니다.메타 학습(Meta Learning): "학습을 학습하는" 것으로 묘사되며, 적은 데이터로 새로운 작업을 빠르게 배울 수 있는 모델을 설계하는 데 초점을 맞춥니다. 이는 학습 과정 자체를 이해함으로써 신속한 적응이 가능합니다.퓨샷 학습(Few-Shot Learning): 매우 적은 수의 샘플로 새로운 작업이나 분류를 빠르게 배우도록 설계된 학습 기법입니다. 이는 특히 샘플이 제한된 상황에서 유용합니다.차이점전이 학습은 기존의 풍부한 데..

VQ-VAE (Vector Quantized Variational Autoencoder)와 GAN (Generative Adversarial Network)은 모두 강력한 생성 모델이지만, 구조, 목적, 그리고 특히 학습 방법에서 중요한 차이점을 가지고 있습니다. 이들의 차이점을 이해하기 위해서는 각각의 기본적인 작동 원리와 사용 목적을 살펴볼 필요가 있습니다.1. 기본 아키텍처와 메커니즘VQ-VAE:VQ-VAE는 오토인코더의 한 형태로, 입력 데이터를 저차원의 잠재 공간에 인코딩하고, 이 공간에서 양자화된 벡터를 사용하여 디코딩합니다. 이 과정에서 입력 데이터의 양자화된 근사치를 생성하여, 복원 오류를 최소화하려고 합니다. 양자화 과정은 벡터 양자화 기법을 사용하며, 이는 잠재 공간에서 이산적인 값을 ..

변분 오토인코더(VAE)와 벡터 양자화 변분 오토인코더(VQ-VAE)는 두 모두 생성적 심층 학습 모델이지만, 그들의 구조와 목적에 있어 중요한 차이점이 있습니다. 각 모델의 핵심적인 차이를 아래에 설명하겠습니다.1. 인코더와 잠재 공간의 차이VAE:VAE는 연속적인 잠재 공간을 사용합니다. 인코더는 입력 데이터를 평균과 분산의 파라미터로 매핑하는데, 이는 다변량 정규 분포를 정의합니다. 이 분포로부터 샘플링하여 잠재 변수 ( z )를 얻고, 이를 다시 디코더로 전달하여 입력 데이터의 재구성을 시도합니다.이 과정에서 VAE는 입력 데이터의 연속적인 특징을 모델링하며, 미분 가능한 역전파를 통한 학습이 가능합니다.VQ-VAE:VQ-VAE는 이산적인 잠재 공간을 사용합니다. 인코더는 입력 데이터를 양자화된 ..

오토 인코더(Autoencoder, AE)와 변분 오토 인코더(Variational Autoencoder, VAE)는 모두 입력 데이터의 압축된 표현을 학습하는 딥러닝 모델이지만, 그 구조와 목적에서 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.오토 인코더 (Autoencoder, AE)오토 인코더는 입력 데이터를 효과적으로 압축하고 복원하는 것을 목표로 합니다. 이 모델은 다음 두 부분으로 구성됩니다:인코더(Encoder): 입력 데이터를 받아 내부적으로 더 낮은 차원의 표현(잠재 변수 또는 잠재 공간)으로 변환합니다.디코더(Decoder): 잠재 변수를 사용하여 원본 입력 데이터와 유사한 데이터를 재구성합니다.오토 인코더의 학습 목표는 입력 ( x )와 디코더가 생성한 출력 ( \hat{x} ) 사이의 차이를 ..