컴퓨터 과학/인공지능 (38) 썸네일형 리스트형 Transformer란? 1. Transformer란?Transformer는Self-Attention을 기본으로 해서 만들어진 딥러닝 모델 구조야.기존 모델(RNN, CNN 등)이 가진 한계(순차적 처리, 느린 속도)를 깨고,빠르고, 정확하게, 길고 복잡한 데이터를 처리할 수 있게 만들어졌어.2. 쉽게 이해하는 비유: 팀프로젝트 총괄 시스템🎯 비유: 팀 프로젝트에서 모두 동시에 의견 내기예전 방식(RNN)은 팀원들이 차례차례 의견을 말해야 했어. (느림)Transformer는 모든 팀원이 동시에 서로 의견을 보고 조율해.필요한 정보를 동시에 모으고 바로 결과를 만든다!👉 모든 입력이 동시에 서로를 보고(Self-Attention) 협력하는 시스템이야.3. Transformer 기본 구조Transformer는 크게 두 부분으로.. Self-Attention이란? 1. Self-Attention이란?**Self-Attention(셀프 어텐션)**은자기 자신 안에서 중요한 부분을 찾는 기술이야.보통 Attention은 "입력 A"가 "입력 B"를 볼 때 집중하는데,Self-Attention은 입력 안에서 서로를 비교해서,"내가 나를 이해하기 위해 어디를 집중해야 하지?"를 판단하는 거야.2. 쉽게 이해하는 비유: 소설 줄거리 파악하기🎯 비유: 소설책 줄거리 정리하기소설을 읽을 때, 어떤 문장은 다른 문장을 이해하는 데 꼭 필요해.예를 들어, "그는 그때 울었다."라는 문장이 나오면"그가 누구야?"를 이해하려면 앞 문장을 다시 봐야 하잖아?👉 Self-Attention은 문장 안에서 서로 중요한 부분을 연결해서 이해하는 과정이야!3. Self-Attention 작.. Attention이란? 1. Attention이란?**Attention(어텐션)**은"많은 정보 중에 중요한 것에 집중하는 기술" 이야.모든 입력을 똑같이 다루지 않고,특히 필요한 부분을 더 집중해서 처리해.2. 쉽게 이해하는 비유: 시험 공부할 때 집중하는 부분시험공부할 때 교과서를 처음부터 끝까지 다 똑같이 외우는 게 아니라,선생님이 "이거 중요해!"라고 강조한 부분, 굵은 글씨, 밑줄 친 부분에 집중해서 외우지?👉 Attention은 딱 그거야.전체를 보되, 중요한 부분에 더 집중하는 것!3. Attention 구조: 구성요소 설명Attention은 세 가지 핵심 덩어리로 구성돼.구성요소뜻쉽게 이해하는 비유Query(질문)"내가 지금 알고 싶은 것""시험에 뭐가 나올까?" 질문하는 나Key(열쇠)"각 입력 데이터가 가진.. Recurrent Neural Network란? 1. Recurrent Neural Network(RNN)란?Recurrent Neural Network(줄여서 RNN)은순서가 중요한 데이터를 다룰 때 사용하는 인공신경망(Neural Network)이야.특징은,과거에 본 정보(기억)를 활용하면서 현재 입력을 처리한다는 것!2. 쉽게 이해하는 비유: 소설책 읽는 사람🎯 비유: 이야기 이어서 기억하기소설책을 읽을 때, 매 페이지마다 앞 내용을 기억하면서 읽어야 해.예를 들어, 주인공이 어떤 일을 겪었는지, 어디로 가고 있는지를 기억하지 않으면 이야기를 이해할 수 없지?매 순간, 과거 내용 + 현재 페이지를 함께 생각해서 다음 내용을 이해하는 거야.👉 이처럼, RNN은 매 입력마다 과거의 기억(Hidden State)을 참고하면서 새로운 입력을 처리하는.. Hidden State란? 1. Hidden State란?Hidden State는지금까지 기억한 정보를 요약해 머릿속에 잠깐 저장해 놓은 것을 뜻해.특히, **순서가 중요한 데이터(Sequential Data)**를 다룰 때이전까지 본 내용을 기억하면서 다음을 이해하려고 쓸 때 사용해!2. 쉽게 이해하는 비유: 이야기 기억하기🎯 비유: 친구가 들려주는 긴 이야기친구가 긴 이야기를 들려주고 있어.그런데 한 문장 한 문장 다 들을 때마다, 앞에 들은 내용을 기억하면서 들어야 이야기를 이해할 수 있지?만약 중간에 기억을 잃어버리면, "갑자기 누가 죽었다는데… 누구였지?" 하고 혼란스러울 거야.👉 이때, 머릿속에 쌓아두는 '이야기의 기억'이 바로 Hidden State야!3. Hidden State의 역할역할설명기억지금까지 입력된 정.. Sequential Data와 Time Series Data란? 1. Sequential Data(순차 데이터)란?Sequential Data는**"순서가 중요한 데이터"**를 뜻해.데이터 하나하나가 따로따로 존재하는 게 아니라,앞뒤 순서에 따라 의미가 달라지는 데이터야.🎯 비유: 이야기책 읽기이야기책을 읽을 때, 첫 번째 페이지, 두 번째 페이지, 세 번째 페이지... 순서대로 읽어야 내용이 이어지지?만약 순서를 섞어서 읽으면, 이야기가 이상하게 꼬여버릴 거야.**이야기의 흐름(순서)**이 아주 중요해!👉 Sequential Data는 이런 "순서를 가진 데이터"야.2. Time Series Data(시계열 데이터)란?Time Series Data는Sequential Data의 한 종류야.특히, 시간에 따라 순서가 정해진 데이터를 말해.🎯 비유: 날씨 기록오늘.. Deep Learning이란? 1. Deep Learning이란?**Deep Learning(딥러닝)**은컴퓨터가 사람처럼 스스로 생각하고 학습할 수 있도록 만드는 기술이야.조금 더 정확하게 말하면,여러 개의 층(Hidden Layer)을 가진 인공신경망(Neural Network)을 이용해복잡한 문제를 해결하는 방법을 뜻해.2. 쉽게 이해하는 비유: 수학 문제 푸는 과정🎯 딥러닝 = 수학 문제를 혼자 풀어내는 똑똑한 학생처음에는 선생님이 수학 공식을 하나하나 가르쳐줘야 했어.그런데 이 학생은 문제를 엄청 많이 풀면서, 스스로 규칙과 공식을 깨우치게 돼."아, 이런 문제는 이렇게 푸는구나!"를 반복하면서 더 어려운 문제도 혼자 풀 수 있게 되는 거야.→ 딥러닝은 컴퓨터가 수많은 데이터를 스스로 경험하면서, 점점 똑똑해지는 과정이야!.. Shallow Network와 Deep Neural Network란? 1. 딥러닝에서는 "깊이"가 중요하다딥러닝(Deep Learning)에서는 신경망(Neural Network)의 "깊이(depth)"가 얼마나 깊은지가 아주 중요해.이때 "깊다"는 건 Hidden Layer가 몇 개나 있느냐를 뜻해!Hidden Layer가 적으면 → Shallow Network (얕은 신경망)Hidden Layer가 많으면 → Deep Neural Network (깊은 신경망)2. 쉽게 이해하는 비유: 문제 해결하는 탐정🧠 Shallow Network: 단순한 탐정사건이 터졌어! 그런데 이 탐정은 힌트를 하나만 보고 바로 결론을 내버려.예를 들어, "바닥에 발자국이 있다" → "범인은 키 큰 사람이다!"라고 빠르게 추리해.생각하는 과정이 간단해, 깊게 파고들지 않아.→ Shallow .. 이전 1 2 3 4 5 다음