ㅁ 멀티모달 구조 ㅇ 정의: 서로 다른 유형의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 AI 시스템 구조로, 텍스트, 음성, 이미지 등 다양한 입력을 통합적으로 분석함. ㅇ 특징: – 데이터 간 상호작용을 통해 더 풍부한 정보 추출 가능. – 멀티모달 데이터의 동기화와 정렬이 중요. – 다양한 도메인에서 활용 가능, 예: 의료, 자율주행. ㅇ 적합한 경우: – 텍스트와
{ “contents”: ” ㅁ 멀티모달 구조 ㅇ 정의: 서로 다른 유형의 데이터를 결합하여 처리하는 AI 모델 구조를 의미하며, 주로 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 활용함. ㅇ 특징: – 여러 데이터 유형을 통합하여 더 풍부한 정보를 제공. – 데이터 간 상관관계를 학습하여 보다 정교한 예측 가능. – 구현 복잡도가 높아 데이터 전처리와 모델
ㅁ 대규모 언어모델 세부 ㅇ 정의: 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 자연어 이해 및 생성 능력을 갖춘 모델을 의미한다. RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 외부 지식 검색과 언어 모델의 생성 능력을 결합한 아키텍처를 말한다. ㅇ 특징: – RAG는 사전 학습된 언어 모델과 검색 모듈을 결합하여 최신 정보를 활용할 수 있다.
ㅁ 그래프 데이터 증강 ㅇ 정의: 그래프 구조를 유지하면서 데이터의 다양성을 높이기 위해 노드, 엣지, 또는 속성을 변환하거나 제거하는 기법. ㅇ 특징: – 그래프의 구조적 정보를 왜곡하지 않으면서 데이터의 다양성을 증가시킴. – 과적합 방지를 위해 활용됨. – 노드, 엣지, 속성 수준에서 다양한 증강 기법이 존재. ㅇ 적합한 경우: – 그래프 기반 머신러닝 모델의 성능 향상을
ㅁ 그래프 데이터 증강 ㅇ 정의: 그래프 데이터를 보다 풍부하게 만들기 위해 기존 데이터를 변형하거나 새로운 데이터를 생성하는 기법. ㅇ 특징: 그래프 구조를 유지하면서도 학습 데이터의 다양성을 높일 수 있음. 노드, 엣지, 서브그래프 수준에서 다양한 증강 기법이 사용됨. ㅇ 적합한 경우: 그래프 신경망(GNN)의 성능 향상을 위해 데이터가 부족하거나 과적합 문제를 완화할 필요가 있을 때. ㅇ
ㅁ 그래프 데이터 증강 ㅇ 정의: 그래프 데이터 증강은 그래프 데이터를 변형하여 학습 데이터의 다양성을 높이고 모델의 일반화 성능을 향상시키는 기술입니다. ㅇ 특징: – 그래프 구조를 유지하면서도 데이터의 변형을 통해 학습 데이터셋을 확장합니다. – 노드, 엣지, 속성 등 다양한 요소를 변형할 수 있습니다. – 데이터의 본질적인 의미를 유지해야 하므로 세밀한 설계가 필요합니다. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 그래프 데이터 증강 ㅇ 정의: 그래프 데이터 증강은 그래프 구조를 유지하면서 데이터의 다양성을 높이는 기법으로, 그래프 분석 및 기계 학습 모델의 성능을 향상시키기 위해 사용됨. ㅇ 특징: 그래프의 노드, 엣지, 속성 등을 변형하거나 샘플링하며, 데이터의 본질적 구조를 최대한 유지하는 것이 중요함. ㅇ 적합한 경우: 그래프 데이터가 크거나 복잡하여 직접 학습이 어려운 경우, 데이터 부족으로
ㅁ 시간 데이터 처리 ㅇ 정의: 시간 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하거나, 특정 시간 간격으로 데이터를 처리하는 기법. ㅇ 특징: – 시간 간격에 따라 데이터를 집계하거나 분할함. – 주로 시계열 데이터 분석에서 사용됨. – 데이터의 패턴을 시간 단위로 관찰할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 주기적 패턴을 분석하거나 예측할 때. – 대량의 시계열 데이터를 시간
ㅁ 시간 데이터 처리 ㅇ 정의: 시간 데이터 처리란 시간에 따라 변화하는 데이터를 분석하고 처리하는 과정을 의미한다. 이는 주로 시계열 분석, 시간 기반 그룹화 및 시간 데이터 시각화 등을 포함한다. ㅇ 특징: – 시간 데이터를 다룰 때 시간 순서가 중요하다. – 데이터의 주기성, 추세, 계절성을 파악할 수 있다. – 데이터의 결측치 처리 및 이상치 탐지가
ㅁ 시간 데이터 처리 ㅇ 정의: 시간 데이터를 분석하고 처리하는 과정으로, 계절성, 트렌드, 노이즈 등을 제거하거나 보정하여 데이터의 본질적인 패턴을 도출하는 작업을 포함. ㅇ 특징: 시간적 순서가 중요한 데이터로, 시계열 분석 기법이나 통계적 방법론을 활용. ㅇ 적합한 경우: 계절성, 주기성 패턴이 뚜렷한 데이터(예: 매출, 기온, 트래픽 데이터 등). ㅇ 시험 함정: 시간 데이터 분석에서 계절성을