ㅁ 강화학습 ㅇ 정의: 강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 행동을 학습하는 기계학습 방법이다. ㅇ 특징: – 에이전트가 환경과 상호작용하며 데이터를 수집한다. – 보상을 기반으로 정책을 최적화한다. – 탐험(exploration)과 활용(exploitation) 간의 균형을 유지해야 한다. ㅇ 적합한 경우: – 명시적인 데이터셋 없이 환경과의 상호작용을 통해 학습해야 하는 경우. – 게임, 로봇 제어, 자율주행 등 동적이고

ㅁ 멀티모달 구조 ㅇ 정의: 멀티모달 구조는 서로 다른 유형의 데이터(예: 텍스트, 이미지, 오디오 등)를 결합하여 모델이 다양한 입력을 통합적으로 처리할 수 있도록 설계된 구조를 의미한다. ㅇ 특징: 다양한 데이터 유형 간 상호작용을 통해 더 풍부한 표현 학습이 가능하며, 데이터 간 상호보완적 정보를 활용할 수 있다. ㅇ 적합한 경우: 텍스트와 이미지를 동시에 분석해야 하는 이미지

ㅁ 멀티모달 구조 ㅇ 정의: 멀티모달 구조는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 결합하여 모델을 학습시키는 아키텍처를 의미한다. ㅇ 특징: – 서로 다른 데이터 유형 간의 상호작용을 학습. – 데이터 간의 상관관계를 효과적으로 파악. – 복잡한 데이터 유형을 다룰 수 있는 유연성 제공. ㅇ 적합한 경우: – 텍스트와 이미지를 함께 분석해야 하는 자연어 처리

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