고양이 두 잔

목차 딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정 인공 신경망의 기본 구조와 중요성 활성화 함수(Activation Functions) 이해하기 손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성 딥러닝에서의 최적화: 하강법과 경사하강법 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD) 기울기 사라짐(Vanishing Gradient) 손실 함수와 최적화 컴퓨터 비전(Computer Vision) 합성곱 연산(Convolution) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN) 오토 인코더(Autoencod..

목차 [선형대수학]머신러닝과 딥 러닝의 핵심, 선형대수학의 역할과 중요성 [선형대수학]부분행렬과 분할행렬: 공통점과 차이점, ML/DL에의 응용 [선형대수학]역행렬과 행렬식의 성질, ML/DL과의 관계 [선형대수학]행렬의 해와 감소된 행 계단형(Reduced Row Echelon Form, RREF) [선형대수학]벡터 공간(Vector Spaces) [선형대수학]벡터 공간과 일차 독립 [선형대수학]벡터 공간과 기저, 차원 그리고 ML/DL [선형대수학]차원의 저주: 데이터 분석의 걸림돌 [선형대수학]행렬의 랭크와 그 응용 [선형대수학]벡터의 내적과 그 응용 [선형대수학]정규직교 기저와 그람-슈미트 프로세스 [선형대수학]최소 제곱해 [선형대수학]선형변환과 고윳값의 이해: 머신러닝/딥러닝에서의 응용 [선형대..

목차 벡터 데이터베이스는 벡터 검색 기반 환경을 만들고자 하는 개발자를 위한 것이다. 개발자는 임베딩으로 생성된 벡터를 벡터 데이터베이스에 인덱싱 할 수 있으며, 이를 통해 인접 벡터를 쿼리 하여 유사한 데이터를 찾을 수 있다. 위 설명은 AWS 공식문서에 쓰인 번역문이다. https://aws.amazon.com/ko/what-is/vector-databases/ 벡터 데이터베이스란? 벡터 데이터베이스 설명 - AWS 정보는 다양한 형태로 제공됩니다. 텍스트 문서, 리치 미디어, 오디오와 같이 비정형 정보도 있고 애플리케이션 로그, 테이블, 그래프와 같이 정형화된 정보도 있습니다. 인공 지능과 기계 학습( aws.amazon.com 그러니까 한 마디로 말하자면 고차원 데이터를 벡터 형태로 임베딩 하여 ..

목차 어쩌다 보니 생성 AI를 이용한 솔루션과 서비스를 개발하는 스타트업에서 일을 하게 되었다. 따라서 가끔 리팩토링 할 때나 사용했던 챗GPT를 위시한 언어모델에 대한 기본적인 이해가 필요해졌는데, 오늘 하루를 투자했지만 아직 잘 손에 잡히지 않는다. 그래도 키워드에 관해 하나씩 정의해 가며 당장 필요한 정보라도 정리하는 걸 목표로. NLP(Natural Language Processing) 자연 언어 처리, 혹은 자연어 처리는 인공지능의 하위 분야로, 기계가 인간의 언어를 알아들을 수 있게 만드는 학문 분야이다. 그 역사는 길지만 이 글에선 크게 중요하지 않고, 현대의 NLP는 머신러닝과 그에 속한 딥러닝을 이용해 대량의 데이터를 기반으로 학습시키고 개발한다. 조금 더 구체적으로는 머신러닝 전반을 이..