ㅁ 최신 모델 ㅇ 정의: 그래프 데이터를 처리하기 위해 설계된 최신 그래프 신경망 모델로, 노드 간의 구조적 유사성을 학습하는 데 초점을 맞춘다. ㅇ 특징: – 그래프의 구조적 정보와 노드의 특성을 결합하여 표현력을 극대화. – 메시지 패싱 알고리즘을 활용하여 인접 노드의 정보를 통합. – 그래프 분류 작업에서 높은 성능을 보임. ㅇ 적합한 경우: – 그래프 데이터에서
ㅁ 연합학습 및 프라이버시 ㅇ 정의: – 연합학습은 데이터를 중앙 서버로 이동시키지 않고, 각 참여자(클라이언트)들이 로컬 데이터를 활용해 모델을 학습하고, 이를 중앙 서버에서 통합하는 방식의 기계 학습 기술입니다. – 프라이버시 보존과 데이터 보안을 중점으로 설계된 기술입니다. ㅇ 특징: – 데이터가 로컬에 남아 있어 프라이버시 침해 가능성을 줄임. – 중앙 서버는 모델 업데이트만 수집하므로 데이터 전송
ㅁ 연합학습 및 프라이버시 ㅇ 정의: 연합학습 및 프라이버시는 여러 데이터 소유자가 자신의 데이터를 공유하지 않고도 협력하여 모델을 학습하거나 데이터를 활용할 수 있도록 하는 기술 및 방법론을 의미한다. 이는 데이터 프라이버시와 보안을 강화하며, 특히 법적 규제나 민감한 데이터가 포함된 환경에서 중요하다. ㅇ 특징: 데이터가 물리적으로 이동하지 않아 데이터 유출 위험이 최소화되며, 각 참여자의 데이터를 로컬에서
ㅁ 멀티태스크 학습 ㅇ 정의: – 멀티태스크 학습은 하나의 모델이 여러 작업을 동시에 학습하고 수행할 수 있도록 설계된 학습 방법론이다. ㅇ 특징: – 여러 작업 간의 상호 학습을 통해 성능을 향상시킨다. – 데이터와 계산 자원을 효율적으로 활용할 수 있다. – 작업 간의 중요도 불균형으로 인해 학습이 어려울 수 있다. ㅇ 적합한 경우: – 관련성이 높은
ㅁ 멀티태스크 학습 ㅇ 정의: 멀티태스크 학습은 하나의 모델이 여러 개의 관련된 작업을 동시에 학습하여 성능을 향상시키는 기계 학습 방법. ㅇ 특징: – 데이터 간 상호 의존성을 활용하여 일반화 성능을 높임. – 특정 작업에서의 과적합을 방지. – 공유된 표현 학습을 통해 데이터 효율성을 증대. ㅇ 적합한 경우: – 여러 작업 간에 공통된 특징이 존재하는 경우.
ㅁ 멀티태스크 학습 ㅇ 정의: 멀티태스크 학습(Multi-Task Learning)은 하나의 모델이 여러 작업을 동시에 학습하도록 설계된 기계 학습 접근법으로, 작업 간의 공통된 정보를 공유하여 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. ㅇ 특징: – 여러 작업을 동시에 학습하므로 데이터 간 상호작용을 활용 가능. – 데이터 부족 문제를 완화할 수 있음. – 작업 간 상관관계가 높을수록 성능 향상 가능성이
ㅁ 대체 모델 및 접근법 ㅇ 정의: 특정 문제를 해결하기 위해 기존 모델 외에 다른 구조나 접근 방식을 사용하는 방법론. ㅇ 특징: – 기존 모델의 한계를 보완하거나 개선. – 새로운 데이터 유형이나 문제 유형에 대한 적응성을 제공. ㅇ 적합한 경우: – 기존 모델이 특정 데이터셋에서 성능이 저하될 때. – 문제 해결을 위한 새로운 모델 구조가
ㅁ 대체 모델 및 접근법 ㅇ 정의: Capsule Networks는 전통적인 CNN(Convolutional Neural Networks)의 한계를 극복하기 위해 개발된 신경망 구조로, 객체의 부분과 전체 간의 관계를 보다 명확히 표현하기 위해 캡슐(capsule)이라는 개념을 도입한 모델이다. ㅇ 특징: – 객체의 위치, 회전, 크기 등 다양한 변형에 강인한 특성을 가짐. – 캡슐은 벡터 형태로 데이터를 표현하며, 각 벡터의 크기는 객체
ㅁ 대체 모델 및 접근법 ㅇ 정의: 신경 과학에서 영감을 받아 뉴런의 스파이크 활동을 기반으로 작동하는 인공 신경망 모델로, 에너지 효율성과 생물학적 신경망의 특성을 모방하는 데 중점을 둠. ㅇ 특징: – 이산적 이벤트 기반 처리 방식으로 전통적인 신경망보다 에너지 소비가 적음. – 시간 정보를 처리할 수 있어 동적 데이터 처리에 유리. – 학습 알고리즘이 상대적으로
ㅁ 인프라 및 자동화 ㅇ 정의: – AI 모델의 배포 및 운영 과정에서 인프라와 자동화 기술을 활용하여 효율성과 안정성을 극대화하는 방법론. ㅇ 특징: – 다양한 클라우드 플랫폼 및 DevOps 도구와 연계하여 사용됨. – 모델의 지속적인 학습과 배포를 지원하는 CI/CD 파이프라인 포함. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 처리 및 모델 재학습이 빈번한 경우. – 안정적이고