ㅁ 신경망 구조 ㅇ 정의: – 신경망 구조는 데이터를 처리하고 학습하는데 사용되는 모델의 기본 틀로, 뉴런과 연결된 계층으로 구성됩니다. ㅇ 특징: – 계층적 구조를 가지며 입력 데이터에서 특징을 추출해 점진적으로 복잡한 표현을 학습. – 다양한 구조(예: CNN, RNN, GAN 등)가 존재하며, 문제 유형에 따라 선택됩니다. ㅇ 적합한 경우: – 비정형 데이터(이미지, 음성, 텍스트 등)를 처리할
{ “contents”: ” ㅁ 그래프 신경망 ㅇ 정의: 그래프 신경망은 그래프 구조 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망 모델로, 노드, 엣지, 그래프 전체의 특성을 학습하여 예측, 분류, 임베딩 등의 작업을 수행한다. ㅇ 특징: – 그래프 데이터의 비유클리드 공간 구조를 효과적으로 처리 가능. – 노드 간 관계를 모델링하여 높은 표현력을 가짐. – 다양한 그래프 기반 문제(예: 소셜
ㅁ 그래프 신경망 ㅇ 정의: 그래프 구조 데이터를 처리하고 분석하기 위한 신경망 모델. 노드, 엣지, 그래프 수준의 표현 학습을 수행. ㅇ 특징: – 비정형 데이터(예: 소셜 네트워크, 분자 구조 등)에 적합. – 노드 간의 관계와 구조적 패턴을 학습. – 다양한 변형 모델(GCN, GAT 등)이 존재. ㅇ 적합한 경우: – 소셜 네트워크 분석. – 추천 시스템.
ㅁ 멀티모달 구조 ㅇ 정의: – 멀티모달 구조는 텍스트, 이미지, 오디오 등 서로 다른 유형의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 모델 구조를 의미한다. ㅇ 특징: – 다양한 데이터 유형 간의 상호작용을 학습하며, 데이터 간의 상관관계를 효과적으로 모델링할 수 있다. – 데이터의 표현력을 극대화하여 복잡한 태스크에서도 높은 성능을 보인다. ㅇ 적합한 경우: – 텍스트와 이미지를 동시에
ㅁ 멀티모달 구조 ㅇ 정의: – 멀티모달 구조는 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하고 학습할 수 있는 모델 아키텍처를 의미하며, 예를 들어 텍스트, 이미지, 오디오 등 서로 다른 데이터 유형을 통합적으로 분석한다. ㅇ 특징: – 데이터 간 상호작용을 통해 더 풍부한 표현 학습 가능. – 다양한 입력 형태를 처리하기 위해 복잡한 네트워크 구조 필요. ㅇ 적합한
ㅁ 강화학습 ㅇ 정의: 강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하기 위한 행동을 학습하는 기계 학습 방법론이다. ㅇ 특징: – 환경과의 상호작용을 통해 데이터를 생성한다. – 보상 신호를 기반으로 학습하며 명시적인 지도 데이터가 필요하지 않다. – 탐색과 활용의 균형을 맞추는 것이 중요하다. ㅇ 적합한 경우: – 명확한 보상 체계가 존재하는 문제. – 시뮬레이션 환경에서 에이전트의 학습을
ㅁ 강화학습 ㅇ 정의: 강화학습은 환경과 상호작용하며 보상을 최적화하는 행동을 학습하는 알고리즘이다. ㅇ 특징: – 에이전트와 환경 간의 상호작용을 기반으로 학습. – 보상 신호를 통해 정책을 개선. – 탐험과 활용 간의 균형이 중요. ㅇ 적합한 경우: – 게임 플레이, 로봇 제어, 자율주행 등 환경과의 상호작용이 필요한 문제. – 명시적인 지도 학습 데이터가 없는 경우. ㅇ
ㅁ 강화학습 ㅇ 정의: 강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하여 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 기계 학습 방법이다. ㅇ 특징: – 탐색과 활용의 균형을 유지하며 학습. – 환경 모델이 없어도 학습 가능. – 보상을 기반으로 정책을 최적화. ㅇ 적합한 경우: – 환경의 동적 변화가 많고 명시적 모델 구축이 어려운 경우. – 게임, 로봇 제어, 자율 주행 등 복잡한
ㅁ 에너지 기반 모델 ㅇ 정의: 에너지 기반 모델(Energy-Based Model, EBM)은 데이터 분포를 에너지 함수로 표현하여 최적화하는 모델로, 에너지 값이 낮을수록 데이터가 더 가능성이 높음을 의미. ㅇ 특징: 확률 분포를 명시적으로 정의하지 않고 에너지 함수로 간접적으로 표현. 학습이 비교적 복잡하며 샘플링 과정이 중요. 다양한 데이터 유형에 적용 가능. ㅇ 적합한 경우: 데이터의 복잡한 분포를 모델링해야
ㅁ 에너지 기반 모델 ㅇ 정의: – 에너지 기반 모델은 데이터 분포를 에너지 함수로 표현하여 확률 분포를 모델링하는 접근법입니다. 에너지 함수는 낮은 값을 가질수록 데이터가 더 가능성이 높은 상태를 나타냅니다. ㅇ 특징: – 데이터 분포를 명시적으로 모델링하지 않고, 에너지 함수의 형태로 표현. – 샘플링 과정에서 Langevin Dynamics와 같은 최적화 기법을 활용. – 계산 비용이 높아