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GPT 모델 (Generative Pre-trained Transformer)GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신을 가져온 딥러닝 모델로, OpenAI가 개발했습니다. 이 모델은 대량의 텍스트 데이터를 학습한 후 이를 바탕으로 텍스트를 생성하거나 이해하는 데 뛰어난 능력을 보여줍니다. GPT는 Transformer 구조를 기반으로 하며, "사전 학습(Pre-training)"과 "미세 조정(Fine-tuning)"을 결합한 접근 방식으로 설계되었습니다.1. GPT 모델의 작동 원리1) Transformer 구조GPT는 Google의 Transformer 아키텍처(2017)에 기반을 둡니다.주요 구성 요소:Self-Attention 메..

생성형 AI (Generative AI)생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 이를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 데 초점을 맞춘 인공지능의 한 분야입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형식의 데이터를 생성할 수 있으며, 최근 딥러닝 기술과의 결합으로 인해 빠르게 발전하고 있습니다. 이 기술은 챗봇, 이미지 생성, 텍스트 작성, 음악 작곡 등 다양한 영역에서 응용되고 있습니다.1. 생성형 AI의 정의와 특징정의생성형 AI는 주어진 학습 데이터를 분석하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술을 의미합니다. 이를 통해 기존에 존재하지 않던 데이터나 콘텐츠를 창의적으로 만들어냅니다.특징학습 기반 생성: 기존 데이터를 바탕으로 학습하여 새로운 데이터 생성.창의성: 사람이 만든 것처럼 자연스럽고 창의적..

K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, KNN) 알고리즘K-최근접 이웃(KNN)은 **지도 학습(Supervised Learning)**에 속하는 간단하고 직관적인 머신러닝 알고리즘으로, 주로 **분류(Classification)**와 회귀(Regression) 문제에 사용됩니다. 학습 데이터를 기반으로 새로운 데이터의 레이블을 예측하거나 값을 추정하며, 모델 학습 과정 없이 데이터를 비교하여 결과를 도출하는 **게으른 학습 알고리즘(Lazy Learning Algorithm)**의 대표적인 사례입니다.1. KNN의 기본 원리KNN은 새로 들어온 데이터 포인트에 대해 학습 데이터와의 거리를 계산하고, 가장 가까운 KKK개의 데이터 포인트(최근접 이웃)의 값을 참조하여 예측을 수행합니다.핵..

신경망(Neural Networks) 개요**신경망(Neural Networks)**은 인간의 뇌 구조와 신경망에서 영감을 얻어 설계된 머신러닝 알고리즘입니다. 신경망은 데이터를 학습하여 문제를 해결하며, 특히 비선형 문제, 복잡한 패턴 인식, 그리고 고차원 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 현대의 인공지능(AI) 기술, 특히 딥러닝(Deep Learning)의 기초를 이루고 있습니다.1. 신경망의 구조신경망은 **노드(Node)**와 **레이어(Layer)**로 구성된 계층적 구조입니다. 데이터는 입력 계층에서 시작해 여러 은닉 계층을 거쳐 출력 계층으로 전달되며, 각 계층에서 다양한 연산이 수행됩니다.2. 신경망의 작동 원리1) 순전파(Forward Propagation):2) 손실 함수..

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)**서포트 벡터 머신(SVM)**은 지도 학습(Supervised Learning) 기반의 강력한 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 모델입니다. 특히, 분류 문제에서 두 클래스 간의 경계를 찾는 데 뛰어난 성능을 보이며, 마진(Margin)을 최대로 만들 수 있도록 학습합니다. SVM은 선형 및 비선형 분류 문제 모두에 사용되며, 다양한 커널 함수(Kernel Function)를 통해 복잡한 데이터도 처리할 수 있습니다.1. SVM의 기본 개념SVM은 주어진 데이터셋에서 두 클래스(혹은 여러 클래스)의 **분리 경계(Hyperplane)**를 찾는 것을 목표로 합니다. 이 경계를 찾을 때, 두 클래스 간의 ..

랜덤 포레스트(Random Forest)란?**랜덤 포레스트(Random Forest)**는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법 중 하나로, 여러 개의 **의사결정나무(Decision Trees)**를 조합하여 예측 성능을 개선하는 모델입니다. 랜덤 포레스트는 다양한 개별 의사결정나무를 활용해 예측을 수행하고, 이를 바탕으로 더 정확하고 안정적인 예측을 도출합니다. 주로 **분류(Classification)**와 회귀(Regression) 문제에 널리 사용됩니다.1. 개념 및 구조랜덤 포레스트는 "여러 개의 의사결정나무를 만들고, 그 결과를 집합적으로 활용하여 예측하는" 방식을 사용합니다. 각 의사결정나무는 배깅(Bagging, Bootstrap Aggregating) 기법을 통해 학습되..

의사결정트리(Decision Tree)란?의사결정트리(Decision Tree)는 데이터 분류 및 예측을 위한 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘으로, 트리 구조를 기반으로 데이터를 분할하고 결과를 도출합니다. 의사결정나무는 직관적이고, 해석이 용이하며, 데이터의 구조를 시각적으로 표현할 수 있어 널리 사용됩니다.1. 개념의사결정나무는 트리 구조로 데이터를 분할하여 최종적인 예측 값을 도출하는 모델입니다. 각 내부 노드는 데이터의 특정 특성(feature)을 기준으로 데이터를 분할하는 질문을 나타내며, 리프 노드는 해당 데이터가 속하는 클래스(class) 또는 예측 값(prediction)을 나타냅니다.기본 구조:루트 노드 (Root Node): 트리의 시작점으로, 첫 번째 질문을 ..

로지스틱 회귀(Logistic Regression)란?로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에서 주로 사용되는 지도 학습 모델로, 종속 변수(target)가 0 또는 1과 같은 이산적 값을 갖는 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이름에 "회귀"가 포함되어 있지만, 실제로는 분류(Classification) 알고리즘으로 간주됩니다.1. 개념로지스틱 회귀는 선형 회귀를 기반으로 하지만, 결과값을 **로지스틱 함수(Sigmoid 함수)**를 사용하여 **확률 값(0~1)**으로 변환합니다. 이 확률을 기준으로 특정 클래스로 분류합니다.로지스틱 함수(Sigmoid 함수)2. 목적이진 분류(Binary Classification): 특정 관측치가 클래스 1(또는 True)에 속할 확률을 예측.확률 출력값을 사용하여 분류의..

선형 회귀(Linear Regression)1. 개념2. 종류3. 가정선형 회귀는 다음과 같은 통계적 가정이 만족된다고 가정합니다:선형성(Linearity): 독립 변수와 종속 변수 간의 관계는 선형적이다.독립성(Independence): 오차 항(ϵ\epsilonϵ)은 서로 독립적이다.등분산성(Homoscedasticity): 오차 항의 분산이 독립 변수 값에 관계없이 일정하다.정규성(Normality): 오차 항은 정규 분포를 따른다.다중공선성(Multicollinearity)의 부재: 독립 변수 간 상관관계가 높지 않다.4. 목적예측: 새로운 데이터의 종속 변수 값을 예측.추론: 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 이해.변수의 중요도 분석: 각 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 평가.5. 모델..

머신러닝 주요 알고리즘머신러닝 알고리즘은 데이터를 기반으로 학습하여 예측, 분류, 군집화, 추천 등의 문제를 해결하는 다양한 접근 방식을 제공합니다. 이러한 알고리즘은 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), **강화 학습(Reinforcement Learning)**으로 나뉘며, 각각의 특성과 주요 알고리즘은 아래와 같습니다.1. 지도 학습 (Supervised Learning)주어진 입력 데이터(특징)와 대응하는 출력 데이터(레이블)를 학습하여 새로운 입력에 대한 예측을 수행.1.1. 회귀(Regression) 알고리즘1.2. 분류(Classification) 알고리즘2. 비지도 학습 (Unsupervised Learning)레이블이 없..