인공지능 (AI)46 단어 임베딩이란? 단어 임베딩 쉬운 설명 word embedding이란 1. 단어 임베딩(word embedding)이란? 단어 임베딩은 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야에서 사용되는 기법으로, 텍스트 데이터의 단어를 고정된 길이의 벡터로 표현하는 것을 말합니다. 단어 임베딩은 단어 간의 의미적 유사성을 반영하여 단어를 밀집 표현(dense representation)으로 변환합니다. 이러한 임베딩은 컴퓨터가 텍스트 데이터를 이해하고 처리할 수 있게 도와줍니다. 자연어처리란? 인공지능 자연어처리(NLP) 매우 쉬운 설명 1. 자연어 처리란? 자연어 처리(Natural Language Processing: NLP)는 인간의 언어를 기계적으로 이해하고 처리하는 기술입니다. 이를 통해 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 다룰 수 있게 됩니다. 예를.. 2023. 5. 25. self-attention이란? Transformer self-attention 매우 쉬운 설명 1. Self-attention이란? Self-attention은 자연어 처리 분야에서 사용되는 딥러닝 모델인 Transformer에서 사용되는 중요 개념 중 하나입니다. Self-attention은 입력된 문장의 각 단어들이 다른 단어들과 얼마나 유사한지를 측정하여, 문장 내 단어들 간의 관계를 파악하는 기술입니다. 이를 통해 입력된 문장 내에서 단어들의 위치나 순서에 상관 없이 문맥적인 정보를 파악할 수 있습니다. 트랜스포머(Transformer)란? 트랜스포머 쉬운 설명 1. 트랜스포머 (Transformer) 란? Transformer는 단어나 문장과 같은 입력 데이터에서 중요한 정보를 추출하고 출력 데이터를 생성하는 딥러닝 모델입니다. 이를 위해 입력 데이터의 단어들 간의 상호작 ai-infor.. 2023. 5. 11. 생성모델 GAN이란? 생성적 적대 신경망? GAN 쉬운 설명 1. GAN이란? GAN은 Generative Adversarial Network의 약어로, 생성적 적대 신경망이라고 불립니다. 이는 딥러닝의 한 분야로, 이미지, 음성, 텍스트 등의 데이터를 생성하는 모델입니다. GAN은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 처음으로 제안되었습니다. 이후로 GAN은 딥러닝 분야에서 큰 주목을 받으며 빠르게 발전해왔습니다. 2. GAN의 작동 방식 GAN은 두 개의 딥러닝 모델을 이용하여 작동합니다. 하나는 생성자(generator)이고, 다른 하나는 판별자(discriminator)입니다. 생성자(Generator)는 무작위 노이즈 벡터z와 같은 잠재 벡터(latent vector)를 입력으로 받아 가짜이미지(fake images) 데이터를 생성합.. 2023. 5. 8. 객체검출 평가지표 AP(Average Precision)란? mAP, AP50, AP50:95, IoU 쉬운설명 1. PR curve 및 임계값이란 Precision-Recall curve (PR curve)는 인공지능모델의 분류 및 객체검출 능력을 시각화하는 방법 중 하나입니다. 이를 그리기 위해, 모델의 결과를 임계값(threshold)에 따라 분류하여 Precision과 Recall 값을 계산합니다. Precision은 모델이 예측한 것 중 실제로 맞은 비율이고, Recall은 실제값 중 모델이 예측한 비율입니다. PR curve는 임계값을 달리하였을때, Recall 값을 x축으로, Precision 값을 y축으로 표시한 곡선입니다. 임계값(threshold)은 모델이 결과를 결정하는 기준값입니다. 예를 들어, 분류에서는 모델이 예측한 확률값 (confidence score) 기준을 정해서 기준 이상인 경우만.. 2023. 5. 4. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 12 다음 반응형
