ㅁ 혼합전문가 모델(MoE) ㅇ 정의: 여러 전문가 모델을 결합하여 하나의 작업에서 최적의 성능을 내도록 설계된 기계 학습 모델. ㅇ 특징: – 각 전문가 모델은 특정 작업에 특화되어 있음. – 게이트웨이 네트워크를 사용하여 적절한 전문가를 선택. – 계산 효율성을 높이기 위해 일부 전문가만 활성화. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋에 대해 높은 성능이 요구되는 경우. –
ㅁ 혼합전문가 모델(MoE) ㅇ 정의: 여러 전문가 모델을 조합하여 입력 데이터에 따라 적합한 전문가를 선택적으로 활성화하는 방식의 딥러닝 모델. ㅇ 특징: – 모델 크기에 비해 계산 비용이 상대적으로 낮음. – 특정 태스크에 대해 전문가 모델이 집중적으로 학습할 수 있음. – 전문가 선택 메커니즘이 성능에 큰 영향을 미침. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋에서 다양한 태스크를
ㅁ 혼합전문가 모델(MoE) ㅇ 정의: 여러 개의 전문가 모델(서브 모델) 중 특정 입력에 대해 가장 적합한 전문가를 선택하거나 가중치를 조합하여 결과를 생성하는 기계 학습 모델. ㅇ 특징: – 입력 데이터에 따라 다른 전문가 모델이 활성화됨. – 모델의 효율성을 높이기 위해 게이트웨이 네트워크를 사용함. – 병렬 처리 및 분산 학습에 적합함. ㅇ 적합한 경우: – 데이터가
ㅁ 스마트 증강 ㅇ 정의: 원본 데이터에 새로운 데이터를 혼합하여 데이터셋을 증강하는 고도화된 기법. ㅇ 특징: – 데이터 다양성을 극대화. – 과적합 방지 및 일반화 성능 향상. ㅇ 적합한 경우: – 데이터셋이 제한적이거나 불균형한 경우. – 모델의 일반화 성능이 중요한 경우. ㅇ 시험 함정: – 단순 증강 기법과 혼동할 수 있음. – 실제 적용 사례를
ㅁ 스마트 증강 ㅇ 정의: 데이터 증강 기법 중 하나로, 원본 데이터와 증강 데이터를 혼합하여 새로운 데이터를 생성하는 기술. ㅇ 특징: 데이터 다양성을 극대화시켜 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 향상시킴. ㅇ 적합한 경우: 데이터셋이 불균형하거나 데이터 양이 적은 경우. ㅇ 시험 함정: 원본 데이터와 증강 데이터의 혼합 비율을 잘못 설정하면 오히려 성능이 저하될 수 있음.
ㅁ 스마트 증강 ㅇ 정의: 머신러닝 모델의 성능을 높이기 위해 데이터에 다양한 변형을 가하여 학습 데이터를 증강하는 기술. ㅇ 특징: – 데이터의 다양성을 확보하여 모델의 일반화 성능을 개선. – 과적합 방지에 효과적. – 변형 기법이 자동화되어 있어 반복적인 작업을 줄임. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 양이 적은 경우. – 다양한 환경에서 모델의 성능이 요구되는 경우.
ㅁ 스마트 증강 ㅇ 정의: – 데이터 증강 기법 중 하나로, 데이터셋의 특성과 목적에 따라 최적의 증강 정책을 자동으로 탐색하는 방법. ㅇ 특징: – 딥러닝 기반으로 증강 정책을 학습하여 데이터 품질을 향상시킴. – 기존 증강 기법보다 높은 성능을 보이는 경우가 많음. – 탐색 과정에서 계산 자원이 많이 소모될 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 대규모
ㅁ 생성 기법 ㅇ 정의: 데이터 익명화(Data Anonymization)는 개인 식별이 가능한 데이터를 처리하여 식별 불가능하게 만드는 기법으로, 데이터의 프라이버시를 보호하면서 분석에 활용할 수 있도록 한다. ㅇ 특징: – 데이터의 민감한 정보를 제거하거나 대체하여 개인 식별 요소를 없앰. – 데이터의 유용성을 최대한 유지하면서도 프라이버시를 보호. – k-익명성, l-다양성, t-근접성 등의 수학적 모델을 활용. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 생성 기법 ㅇ 정의: 실제 데이터를 기반으로 유사한 특성을 가진 합성 데이터를 생성하는 기법. ㅇ 특징: – 데이터 프라이버시를 보호하면서도 분석 및 모델 학습에 활용 가능. – 통계적 특성과 분포를 유지하도록 설계. ㅇ 적합한 경우: – 민감한 데이터를 외부에 공유하거나 테스트 환경에서 사용할 때. – 데이터 부족으로 인해 모델 학습이 어려운 경우. ㅇ 시험
ㅁ 생성 기법 ㅇ 정의: 데이터의 부족한 부분을 대체하거나 새로운 데이터를 생성하기 위해 사용하는 기법. ㅇ 특징: – 데이터의 다양성을 높이고 학습 모델의 일반화를 지원. – 실제 데이터와 유사한 패턴을 생성 가능. ㅇ 적합한 경우: – 데이터가 부족하거나 불균형한 경우. – 민감한 데이터(예: 의료 데이터)를 대체할 필요가 있는 경우. ㅇ 시험 함정: – 생성된 데이터가