인공지능29 인공지능 7. 자연어 처리(NLP) 서론 컴퓨터는 기본적으로 전기를 통해 0과 1을 통해 정해진 말을 이해해 왔다. 그러나 최근에는 텍스트 기반으로 오타, 사투리, 다른 나라 언어 등 인간이 사용하는 자연어(NL: Natural Language)로 자유롭게 질문 혹은 요구를 하여도 인공지능이 전부 이해한다. 이게 가능한 이유는 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing)분야가 많이 발전하였기 때문이다. 자연어 처리에 대해 알아보자.자연어 처리(NLP) 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 해석하여 처리할 수 있게 하는 인공지능(AI)과 컴퓨터 과학의 한 분야이다. 이 기술은 텍스트나 음성 데이터를 분석하고 해석하여 다양한 응용 분야에.. 2024. 5. 7. 인공지능 6. CNN 서론 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주는 딥러닝의 한 방식이다. 그렇기에 이 컨볼루션 신경망(CNN)은 딥러닝 분야에서 혁신을 가져온 주요 기술 중 하나이다.Fully-Connected DNN Fully-Connected DNN(Deep Neural Network)은 입력층에서부터 출력층까지 모든 뉴런이 서로 연결된 구조를 가지고 있다. 이러한 구조는 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 능력을 가지고 있지만, 많은 파라미터와 과적합의 위험이 동반된다.Fully-Connected DNN의 문제점 Fully-Connected DNN은 입력받는 값들이 단순 나열되어 있기 .. 2024. 4. 25. 인공지능 5. DNN 서론 딥러닝 네트워크, 특히 DNN(Deep Neural Networks)의 기본 구조와 작동 원리에 대해 알아보자. 데이터가 네트워크를 통해 어떻게 전파되는지부터, 예측과 실제 값 사이의 차이를 어떻게 학습하는지, 그리고 기울기 손실 및 기울기 폭발 문제에 대한 현대적 해결책까지, DNN의 전반적인 메커니즘을 간략히 살펴보자. DNN DNN는 인간의 뇌의 신경망에서 영감을 받은 인공지능 기술의 핵심이다. 이는 다수의 은닉층(hidden layer)을 포함하여 복잡한 데이터 패턴을 인식하고 학습할 수 있는 능력을 가지고 있다. 이러한 구조는 단순한 패턴 인식뿐만 아니라, 복잡한 추론, 의사결정, 그리고 자연어 처리 같은 고급 기능을 수행할 수 있게 한다. Deep Network와 Shallow Netwo.. 2024. 4. 19. 인공지능 4. 다층 신경망 서론 다층신경망(Multi-layer Neural Networks)은 인공지능(AI)과 머신러닝에서 사용되는 핵심적인 알고리즘 중 하나로, 복잡한 데이터 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구이다. 다층신경망은 그 구조상 복잡한 비선형 관계와 패턴을 모델링할 수 있으며, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 은닉층의 깊이와 넓이를 조정함으로써, 모델의 성능을 높일 수 있는 가능성이 크며, 현대 AI 기술의 발전에 큰 기여를 하고 있다. 다층신경망 다층신경망(Multi-layer Neural Networks)은 입력층(Input Layer), 하나 이상의 은닉층(Hidden Layers), 그리고 출력층(Output Layer)으로 구성된 신경망 구조를 가지고 있.. 2024. 4. 11. 인공지능 3. 단층 신경망 서론 단층신경망은 인공지능의 기본이 되는 모델이다. 단층신경망을 통해 기계학습의 기초를 탄탄히 다져보자. 퍼셉트론과 단층신경망 퍼셉트론은 입력층과 출력층, 두 부분으로 구성되어 있으며, 여러 입력 값에 각각의 가중치를 곱한 뒤, 그 합을 활성화 함수에 넣어 출력을 결정한다. 퍼셉트론은 기본적으로 단층 신경망의 형태를 취하고 있지만, 주로 선형 이진 분류 문제를 해결하는 데 사용되며, 하나의 출력 뉴런만을 가진다. 단층 신경망은 입력층과 출력층, 단 두 층으로만 이루어진 가장 간단한 형태의 인공 신경망이다. 입력층은 외부 세계로부터 데이터를 받아들이는 역할을 하고, 출력층은 입력 데이터를 바탕으로 최종적인 결정이나 예측을 내놓는다. 이때, 단층 신경망은 입력층과 출력층 사이에 가중치를 적용하고, 활성화 함.. 2024. 4. 7. 인공지능 2. 기초 최적화 이론 서론 인공지능의 성능을 극대화하는 최적화 이론에 대해 심플하게 알아보자. 경사하강법부터 모멘텀, AdaGrad, RMSProp, 그리고 Adam에 이르기까지, 각 최적화 기법의 원리와 적용 방법을 설명한다. 주의해야 할 점과 취약점도 함께 다루어, 인공지능 최적화 전략에 대한 전반적인 이해를 목표로 작성하였습니다. 회귀 (regression) 회귀 분석(Regression)은 변수 간의 관계를 모델링하는 통계적 방법으로, 인공지능에서는 예측 모델을 구축하는 데 널리 사용된다. 즉, 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 관계를 모델링하여, 새로운 독립 변수 값에 대한 종속 변수의 값을 예측하는 데 사용된다. 최적화 이론은 이 회귀 모델의 파라미터를 조정하여, 실제 값과 예측 값 사이의 차이(비용)를 최소.. 2024. 4. 5. 인공지능 1. 퍼셉트론 서론 퍼셉트론 이론은 인공지능 분야의 초석을 이루는 중요한 개념이다. 본 블로그는 퍼셉트론의 기본 원리, 구현 방법, 그리고 이론의 한계점을 포괄적으로 다룬다. 또한, 퍼셉트론의 한계를 극복하기 위한 확률 생성 모델, 손실 함수의 통계적 해석, 베르누이 분포 및 교차 엔트로피에 대해서도 상세히 설명한다. 이를 통해 독자들은 퍼셉트론 이론의 깊이 있는 이해는 물론, 인공지능 모델 설계에 있어서의 중요한 개념들을 파악할 수 있을 것이다. 퍼셉트론 퍼셉트론은 인공 신경망의 가장 기본적인 요소로, 간단한 입력을 받아 출력을 결정하는 알고리즘이다. 1957년 프랑크 로젠블라트(Rosenblatt)에 의해 처음 소개된 이후, 퍼셉트론은 인공지능 연구에 있어 기본적인 빌딩 블록으로 자리 잡았다. 본 소개에서는 퍼셉트.. 2024. 4. 1. AI를 배우기 전 행렬 이론 기초 서론 AI를 배우는 데 많은 수학적 이론을 알아둬야 한다. 그 중 다른 타 수학 이론과 달리 행렬은 대한민국 교육과정에서 빠져 행렬을 정리해보았다. 벡터란? 여태까지 사용한 숫자는 스칼라이다. 스칼라 (scalar)란 차원(dimension)이 없는 숫자를 의미한다. 반면 벡터 (vector)란 개의 숫자 모음 ( 차원 벡터), "크기" 와 "방향" 이 같으면, 같은 벡터를 의미한다. 여기서 나오는 법칙이 바로 벡터의 동등성 원칙이다. 두 벡터가 같다면 벡터의 크기가 같고, 방향이 같음을 의미한다. 벡터가 왜 인공지능에서 중요하냐면 학습하는 데이터 "상대적"인 위치가 크기보다 더 중요하기 때문이다. 벡터 연산 벡터의 연산은 아래와 같이 이루어진다. 벡터 내적 벡터 내적은 두 벡터 간에 대응하는 성분들을 .. 2024. 3. 14. 기계학습 12. Convolutional Neural Networks(CNN) 서론 컨볼루션 신경망(Convolutional neural networks, CNNs)은 뇌의 시각 피질 연구에서 비롯되어 이미지 인식 분야에서 1980년대부터 사용되어 왔다. 지난 몇 년 동안 계산 능력의 증가, 이용 가능한 훈련 데이터 양의 증가, 그리고 깊은 신경망을 훈련하기 위한 기술적인 기교들이 발전함에 따라, CNNs는 어려운 시각 작업에서 초인간적인 성능을 달성하는 데 성공했다. 뿐만 아니라, CNNs는 시각 인식에 국한되지 않고 음성 인식 및 자연어 처리와 같은 다양한 작업에서도 성공적으로 활용되고 있다. Convolutional Layers 첫 번째 컨볼루션 레이어(Convolution Layers)의 뉴런들은 입력 이미지의 모든 픽셀과 직접 연결되지 않으며, 오직 각 뉴런은 자신의 수용.. 2023. 12. 12. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
