dykw 님의 블로그

핵심 요약"Attention is all you need" - 2017년 구글 논문의 이 한 문장이 AI 역사를 바꿨습니다.Transformer는 RNN의 순차 처리 제약을 행렬 곱셈으로 해결하여 10배 빠른 학습을 가능하게 했고, Self-Attention으로 문장 전체를 한 번에 본다는 혁신을 이뤘습니다.기존 RNN/LSTM은 "나는 [학교에 10년 전에 다닌] 학생이다"에서 [괄호] 부분을 50%만 기억했지만, Transformer는 99% 기억합니다.Multi-Head Attention은 8개 이상의 헤드로 문법, 의미, 감정 등을 동시에 학습하여 정보 손실을 90% 감소시켰습니다.현재 ChatGPT, BERT, GPT-4, Claude, Gemini 모두 Transformer를 기반으로 하며, ..

핵심 요약"CNN과 RNN을 결합하면 1+1=3이 된다"는 말이 있습니다.CNN-LSTM 하이브리드 모델은 CNN의 강점(공간 정보 추출)과 LSTM의 강점(시간 정보 기억)을 동시에 활용하여 영상 분류, 주가 예측, 의료 영상 분석에서 단일 모델보다 30% 이상 성능 향상을 달성합니다.CNN이 프레임에서 특징을 추출(얼굴, 차선, 객체)하면, LSTM은 시간 순서를 이해하여 "프레임 A 다음 B가 나오면 액션"을 인식합니다.2012년 AlexNet부터 시작된 단일 모델 시대는 끝났고, 2020년 이후 모든 최신 AI는 하이브리드 구조입니다. 동영상 행동 인식(97% 정확도), 의료 영상 분석, 기후 예측, deepfake 탐지까지 CNN-LSTM이 인간 수준을 넘어섰습니다.📍 목차CNN-LSTM 하이..

핵심 요약"사람은 문맥을 이해하지만, 일반 신경망은 단어 하나만 본다"는 말이 있습니다.순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)은 은닉 상태(Hidden State)를 통해 과거 정보를 기억하며, "오늘 날씨가 좋다"라는 문장에서 "좋다"가 무엇을 가리키는지 "날씨"를 기억하여 이해합니다.하지만 RNN은 장기 의존성 문제로 10단어 전 정보를 잊어버리며, 기울기 소실로 학습이 불가능해집니다.LSTM(Long Short-Term Memory)은 3가지 게이트(망각, 입력, 출력)로 100단어 전 정보도 99% 유지하고, GRU(Gated Recurrent Unit)는 LSTM을 2개 게이트로 단순화하여 30% 빠른 학습을 달성합니다.현재 주가 예측(MSE 3% 오차), 기계 번역..

핵심 요약"사람은 이미지를 보지만, AI는 숫자를 본다"는 말이 있습니다.합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)은 이미지를 숫자 행렬로 변환하여 필터(커널)로 훑으며 엣지, 텍스처, 패턴을 자동 추출합니다.3x3 필터 하나가 수백만 픽셀 이미지에서 수직선을 99% 정확도로 감지하고, 풀링(Pooling)은 이미지 크기를 4분의 1로 압축하면서도 핵심 정보는 유지합니다.2012년 AlexNet이 ImageNet에서 84% 정확도로 우승하며 CNN 시대를 열었고, 현재는 얼굴 인식(99.9%), 자율주행, 의료 영상 진단까지 인간 수준을 넘어섰습니다.합성곱 연산부터 Max Pooling, 실제 응용까지 CNN의 모든 것을 완벽하게 설명합니다.📍 목차합성곱 신경망(CNN..

핵심 요약"모든 딥러닝은 퍼셉트론에서 시작한다"는 말이 있습니다.퍼셉트론(Perceptron)은 1957년 프랑크 로젠블라트가 인간 뉴런을 모방하여 만든 최초의 인공 신경망으로, 입력 × 가중치 + 편향을 계산하여 0 또는 1을 출력합니다.하지만 단층 퍼셉트론은 XOR 문제를 풀지 못해 한계를 드러냈고, 이를 극복하기 위해 다층 퍼셉트론(MLP)이 탄생했습니다.활성화 함수는 신경망에 비선형성을 부여하며, ReLU는 기울기 소실 문제를 해결하여 딥러닝을 가능하게 만들었습니다.은닉층이 2개 이상이면 "딥"하다고 부르며, 100층 이상의 초심층 네트워크가 ImageNet을 정복했습니다.퍼셉트론부터 딥러닝까지 신경망의 모든 것을 완벽하게 설명합니다.📍 목차퍼셉트론(Perceptron)의 작동 원리다층 퍼셉트론..

핵심 요약"AI 성능의 적은 과적합이다"는 말이 있습니다.과적합(Overfitting)은 훈련 데이터에만 99% 정확하지만 실제 테스트에서는 60%로 폭락하는 현상입니다.반대로 과소적합(Underfitting)은 훈련과 테스트 모두 60%로 모델이 제대로 학습하지 못한 상태입니다.해결책은 정규화(L1/L2), 드롭아웃(Dropout), 조기종료(Early Stopping)라는 3가지 무기입니다L2 정규화는 가중치를 작게 유지하고, 드롭아웃은 뉴런의 50%를 랜덤하게 끄며, 조기종료는 최적 타이밍에 학습을 멈춥니다.이 3가지만 잘 사용해도 모델 성능을 20~30%p 향상시킬 수 있습니다.📍 목차과적합(Overfitting)이란?과소적합(Underfitting)의 문제정규화(Regularization) 기..

핵심 요약"AI는 어떻게 실수에서 배울까?"답은 손실함수, 경사하강법, 학습률, 역전파라는 4가지 핵심 메커니즘에 있습니다.손실함수(Loss Function)는 AI의 "성적표"로 예측 오차를 측정하고, 경사하강법(Gradient Descent)은 "산을 내려가듯" 최적값을 찾습니다.학습률(Learning Rate)은 "걸음 크기"를 결정하고, 역전파(Backpropagation)는 "오류를 거꾸로 추적"하여 수천 개의 가중치를 동시에 업데이트합니다.이 4가지가 없다면 딥러닝은 존재할 수 없습니다.수식부터 Python 구현, 실전 최적화까지 완벽하게 설명합니다.📍 목차손실함수(Loss Function)와 비용함수(Cost Function)경사하강법(Gradient Descent) 원리학습률(Learni..

핵심 요약"모든 복잡한 AI는 선형회귀에서 시작한다"는 말이 있습니다.선형회귀(Linear Regression)는 연속적인 값(집값, 매출)을 예측하고, 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 이진 분류(스팸/정상)를 수행합니다.의사결정나무(Decision Tree)는 사람처럼 질문하며 분류하고, 랜덤포레스트(Random Forest)는 수백 개의 나무가 투표하여 정확도를 2배 높입니다.이 4가지 알고리즘은 머신러닝의 80% 실무 문제를 해결하며, Kaggle 대회 우승팀의 필수 도구입니다.수식부터 Python 코드, 실전 예제까지 완벽하게 설명합니다.📍 목차선형회귀(Linear Regression) 이해하기로지스틱 회귀(Logistic Regression)와 이진 분류의사결정나무(Dec..

핵심 요약"좋은 데이터가 좋은 AI를 만든다"는 AI 업계의 불변의 진리입니다.아무리 뛰어난 알고리즘이라도 데이터셋 구성이 잘못되면 실패합니다.Training set(60-80%), Validation set(10-20%), Test set(10-20%)의 올바른 분할, 철저한 데이터 전처리(결측치, 이상치, 정규화), 그리고 정확한 데이터 라벨링이 AI 프로젝트 성공의 80%를 차지합니다.이 포스팅에서는 Kaggle 우승팀이 사용하는 데이터셋 구성 전략부터 무료 라벨링 도구, 실전 전처리 코드까지 완벽하게 설명합니다.📍 목차데이터 수집 방법과 출처Training/Validation/Test set의 역할과 분할 비율데이터 전처리와 정제 과정데이터 라벨링(Labeling)이란?실전 데이터셋 구성 체크리..

핵심 요약Python은 AI 개발의 사실상 표준 언어입니다.간결한 문법, 풍부한 라이브러리(TensorFlow, PyTorch, scikit-learn), 그리고 강력한 커뮤니티 덕분에 전 세계 AI 연구자와 개발자의 80% 이상이 Python을 사용합니다.Google Colab과 Jupyter Notebook 같은 클라우드 기반 도구는 무료 GPU를 제공하여 초보자도 고성능 AI 모델을 개발할 수 있게 만들었습니다.이 포스팅에서는 Python이 AI 개발에 최적화된 이유부터 주요 라이브러리 비교, 실전 개발 환경 구축까지 완벽하게 설명합니다.📍 목차Python이 AI 개발에 사용되는 이유주요 AI 라이브러리 완벽 비교 (TensorFlow vs PyTorch vs scikit-learn)클라우드 AI..