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인공지능 (AI)66

TP, FP, TN, FN 이란? TP, FP, TN, FN 쉬운 설명 1. TP, FP, TN, FN이란?머신러닝과 데이터 분석에서 성능 평가를 위해 자주 사용되는 개념이 바로 TP(True Positive), FP(False Positive), TN(True Negative), FN(False Negative)입니다. 특히 분류 모델에서 예측 결과를 분석할 때 중요한 지표로 활용됩니다.  2. TP, FP, TN, FN의 원리이 네 가지 개념은 모델이 실제 정답과 얼마나 일치하는지 평가하는 기준입니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링 시스템에서 메일이 스팸인지 아닌지를 예측한다고 가정해 봅시다.True Positive (TP): 실제로 스팸인 메일을 스팸이라고 정확하게 예측한 경우False Positive (FP): 실제로는 정상 메일인데 스팸으로 잘못 예측한 경우 (오탐.. 2025. 2. 28.
객체 검출 모델 YOLO란? YOLO 쉬운 설명 1. YOLO의 개념YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 검출을 위한 딥러닝 모델입니다. 기존 객체 검출 모델들이 이미지를 여러 번 분석하는 것과 달리, YOLO는 이미지를 단 한 번만 분석하여 빠르고 정확하게 객체를 찾아냅니다.  2. YOLO의 원리YOLO는 이미지를 격자(grid)로 나누고, 각 격자마다 객체의 존재 여부와 위치, 종류를 동시에 예측합니다. 이러한 방식을 통해 이미지 전체를 한 번에 처리하여 실시간 객체 검출이 가능합니다.  3. YOLO의 주요 특징빠른 속도: 이미지를 한 번만 분석하여 실시간 처리에 적합합니다.높은 정확도: 다양한 크기의 객체를 효과적으로 검출합니다.단순한 구조: 다른 객체 검출 모델에 비해 구조가 간단하여 학습 및 구현이 용이합니다. 4. .. 2025. 2. 27.
토큰이란? 토큰 쉬운 설명 (LLM) 1. 토큰의 개념 (LLM)LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)에서 토큰(Token)은 텍스트를 처리하는 기본 단위를 의미합니다. 문장을 구성하는 단어, 구두점, 심지어는 단어의 일부까지도 토큰이 될 수 있습니다. LLM은 텍스트를 토큰으로 분리하고, 각 토큰에 고유한 ID를 부여하여 데이터를 처리합니다.  2. 토큰의 원리 (LLM)LLM은 텍스트를 입력받으면 먼저 토큰화(Tokenization)라는 과정을 거칩니다. 토큰화는 텍스트를 미리 정의된 규칙에 따라 토큰으로 분리하는 과정입니다. LLM은 토큰화된 데이터를 바탕으로 다음 토큰을 예측하고, 이를 반복하여 문장을 생성합니다.  3. 토큰의 종류 (LLM)LLM에서 사용되는 토큰은 다양한 종류가 있지만, 대표적인 몇 가지.. 2025. 2. 27.
임베딩이란? Embedding 쉬운 설명 1. 임베딩의 개념임베딩(Embedding)은 컴퓨터가 이해하기 어려운 형태의 데이터를 컴퓨터가 이해하기 쉬운 형태, 즉 숫자 벡터로 변환하는 과정을 말합니다. 특히 텍스트, 이미지, 오디오 등 비정형 데이터를 다루는 인공지능 분야에서 임베딩은 매우 중요한 역할을 합니다.  2. 임베딩의 원리임베딩은 데이터를 특정 공간에 벡터 형태로 표현하는 방식으로 이루어집니다. 이때, 벡터의 각 차원은 데이터의 특징을 나타내며, 벡터 간의 거리는 데이터 간의 유사성을 나타냅니다. 예를 들어, "사과"와 "배"는 과일이라는 공통된 특징을 가지므로, 임베딩 공간에서 두 단어 벡터는 서로 가까운 거리에 위치하게 됩니다.  3. 임베딩의 종류다양한 종류의 임베딩 방법이 존재하지만, 가장 대표적인 몇 가지는 다음과 같습니다... 2025. 2. 25.
소버린 AI란? Sovereign AI 쉬운 설명 1. 소버린 AI의 개념소버린 AI(Sovereign AI)는 국가 또는 특정 조직이 데이터, 인프라, 기술 등을 독립적으로 관리하고 통제하여 개발하고 운영하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 즉, 외부의 영향이나 간섭 없이 자국의 필요와 목적에 맞게 AI를 개발하고 활용할 수 있는 능력을 갖춘 AI를 말합니다.  2. 소버린 AI의 중요성소버린 AI는 다음과 같은 측면에서 중요합니다.데이터 주권 확보: 자국 데이터를 안전하게 관리하고 활용하여 AI 개발에 활용함으로써 데이터 주권을 확보할 수 있습니다.기술 자립: 핵심 AI 기술을 자체적으로 개발하고 확보함으로써 기술 종속에서 벗어나 기술 경쟁력을 강화할 수 있습니다.국가 안보 강화: AI 기술을 활용하여 국방, 안보, 재난 대응 등 국가 안전과 관련된 .. 2025. 2. 25.
랭그래프란? LangGraph 쉬운설명 랭체인 LangGraph란?랭체인(LangChain)은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 용이하게 해주는 강력한 프레임워크입니다. 랭체인은 다양한 모듈과 도구를 제공하여 LLM 기반 애플리케이션 개발 과정을 단순화하고 효율성을 높여줍니다.랭그래프(LangGraph)는 랭체인의 기능을 확장하여 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 개발하는 데 특화된 프레임워크입니다. 랭그래프는 LLM을 사용하여 상태를 유지하고 여러 에이전트를 포함하는 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다.1. 랭그래프의 핵심 개념랭그래프는 다음과 같은 핵심 개념을 기반으로 작동합니다.그래프 구조랭그래프는 각 노드가 LLM 에이전트를 나타내고, 엣지가 에이전트 간의 상호작용을 나타내는 그래프 구조를 사용합니다. 이를.. 2025. 2. 21.
오픈소스 LLM이란? 오픈소스 LLM 쉬운설명 오픈소스 LLM이란?인공지능(AI) 기술의 핵심인 대규모 언어 모델(LLM)은 챗GPT와 같은 다양한 서비스를 통해 우리에게 친숙해졌습니다. 하지만 LLM의 개발과 활용은 특정 기업에 집중되어 있고 접근성이 제한적이라는 문제가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 오픈소스 LLM입니다. 최근 DeepSeek가 크게 주목을 받는 이유이기도 합니다. 이 글에서는 오픈소스 LLM의 개념과 중요성, 종류, 활용 분야, 그리고 앞으로의 전망까지 자세히 알아보겠습니다.1. 오픈소스 LLM의 개념오픈소스 LLM이란 LLM의 모델 구조, 학습 데이터, 코드 등을 공개하여 누구나 자유롭게 접근하고 활용할 수 있도록 한 LLM을 의미합니다. 이는 특정 기업의 독점적인 기술이었던 LLM을 개발자, 연구자.. 2025. 2. 21.
AI 에이전트란? 에이전트 쉬운 설명 AI 에이전트란?인공지능(AI) 기술이 발전하면서 우리 삶 곳곳에 AI가 스며들고 있습니다. 그중에서도 AI 에이전트는 특정 작업을 수행하거나 사용자를 돕는 역할을 하는 AI 시스템으로, 더욱 주목받고 있습니다. 이 글에서는 AI 에이전트의 개념과 종류, 활용 분야, 그리고 앞으로의 전망까지 자세히 알아보겠습니다.1. AI 에이전트의 개념AI 에이전트란 인공지능을 기반으로 자율적으로 판단하고 행동하며, 주어진 목표를 달성하기 위해 환경과 상호작용하는 시스템을 의미합니다. AI 에이전트는 센서를 통해 환경을 인식하고, 인식한 정보를 바탕으로 판단하여 행동을 결정합니다. 이러한 과정을 통해 AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하거나 사용자를 위한 서비스를 제공합니다.2. AI 에이전트의 종류AI 에이전트는 다.. 2025. 2. 21.
허깅페이스란? 허깅페이스(Hugging Face) 쉬운 설명 1. 허깅페이스(Hugging Face)란?https://huggingface.co/허깅페이스는 자연어 처리(NLP) 분야에 특화된 오픈소스 라이브러리와 플랫폼을 제공하는 기업입니다.주로 트랜스포머(Transformer) 기반의 최신 NLP 모델들을 쉽게 사용할 수 있도록 도구와 인프라를 제공합니다.'허깅페이스'라는 이름은 AI가 인간을 돕는 친근한 존재가 되기를 바라는 의미를 담고 있습니다.개발자, 연구자, 기업들이 최신 NLP 기술을 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하여 AI 민주화에 기여하고 있습니다.  2. 허깅페이스의 등장 배경허깅페이스는 2016년에 설립되었으며, 초기에는 대화형 AI 챗봇 개발에 주력했습니다.NLP 분야에서 트랜스포머 모델의 성공으로 인해 이러한 모델들을 쉽게 사용할 수 있는.. 2024. 8. 30.
앙상블이란? 앙상블 쉬운 설명 1. 앙상블(Ensemble)이란? 앙상블은 여러 개의 머신러닝 모델을 결합하여 더 강력하고 정확한 예측 모델을 만드는 기법입니다.개별 모델의 약점을 상호 보완하고 장점을 극대화하여 전체적인 성능을 향상시키는 방법입니다.'앙상블'이라는 이름은 음악에서 여러 악기가 조화롭게 연주하는 것에서 유래했습니다.분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 머신러닝 문제에 적용할 수 있으며, 단일 모델보다 일반적으로 더 높은 정확도와 안정성을 제공합니다.   2. 앙상블의 등장 배경앙상블 기법은 1990년대 후반부터 본격적으로 연구되기 시작했습니다.단일 모델의 한계를 극복하고 예측 성능을 향상시키고자 하는 노력에서 출발했습니다.복잡한 데이터셋에서 단일 모델은 과적합이나 편향 문제에 취약할 수 있다는 인식이 확산되었습니다.통계.. 2024. 8. 29.
랜덤 포레스트 란? (Random Forest) 1. 랜덤 포레스트(Random Forest)란? 랜덤 포레스트는 머신러닝 분야에서 널리 사용되는 앙상블 학습 방법 중 하나입니다. 여러 개의 의사결정 트리(Decision Tree)를 생성하고, 이들의 예측을 종합하여 최종 결과를 도출하는 알고리즘입니다. '랜덤'이라는 이름이 붙은 이유는 각 트리를 생성할 때 데이터와 특성(feature)을 무작위로 선택하기 때문입니다. 이 방법은 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 문제에 적용할 수 있으며, 높은 정확도와 과적합에 대한 강건성으로 인해 많은 인기를 얻었습니다.   2. 랜덤 포레스트의 등장 배경랜덤 포레스트는 2001년 Leo Breiman에 의해 제안되었습니다.이 알고리즘의 등장 배경에는 단일 모델의 한계를 극복하고자 하는 노력이 있었습니다.기존의 .. 2024. 8. 29.
LLM이란? 1. LLM(Large Language Model)이란? LLM은 대규모 언어 모델을 의미하며, 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습된 인공지능 모델입니다. 이 모델들은 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 답변 등 다양한 언어 관련 태스크를 수행할 수 있습니다. LLM은 주로 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, chatGPT와 같은 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈가 대표적인 예입니다. 2. LLM(Large Language Model)의 등장배경LLM의 등장은 컴퓨팅 파워의 증가, 빅데이터의 가용성, 그리고 딥러닝 기술의 발전에 기인합니다.기존의 자연어 처리 모델들은 특정 태스크에 특화되어 있었고, 일반화 능력이 제.. 2024. 8. 29.
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