알고리즘/AI
어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism)
1. 어텐션 메커니즘의 개념 및 필요성 개념 seq2seq의 경사감소 소멸(Gradient Descent Vanishing) 등 RNN 모델의 문제 해결을 위해 출력 단어…
GNN (Graph Neural Network)
1. GNN (Graph Neural Network)의 개요 등장 배경 딥러닝 모델은 CNN, RNN, Transformer 등 다양한 신경망 모델 종류로 발전했지만, 복잡한…
생성형 AI 윤리 가이드
1. 생성형 AI의 개념 및 윤리적 활용의 필요성 (1) 생성형 AI의 개념 및 파급효과 개념 파급 효과 대규모 데이터, 패턴…
대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model)
1. 대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model) 개요 (1) 대규모 언어 모델의 등장 배경 (2) 대규모 언어 모델의 개념…
유사도 측정법 (Similarity Measure)
1. 유사도(Similarity)의 개념 및 유사도 측정의 필요성 유사도 (Similarity) 유사도 측정의 필요성 벡터 공간 내 노드(데이터 포인트) 사이의 관계를 거리,…
벡터 데이터베이스 (Vector Database)
1. 벡터 데이터베이스 (Vector Database)의 개념, 필요성 개념 필요성 대량의 고차원 데이터 저장 및 조회 위해 컨텐츠 벡터 임베딩 및…
랭체인 (LangChain)
1. LLM 서비스 개발 프레임워크, 랭체인 (LangChain)의 개념 및 필요성 개념 필요성 효율적인 LLM 기반 서비스 개발을 위해 다양한 언어…
검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)
1. AI 환각 해소, 검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)의 개념 및 필요성 개념 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성…
트리 순회 (Tree Traversal)
1. 트리 순회(Tree Traversal)의 개요 (1) 트리 순회의 개념 트리 구조에서 트리의 모든 노드를 정확히 한 번씩 체계적으로 방문하는 과정…
합성 데이터 (Synthetic Data)
1. AI 학습 데이터 부족 문제 해결, 합성 데이터의 개요 (1) 합성 데이터의 개념 개념도 개념 개인정보 보호 및 고품질의…