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모바일 디바이스의 경량화된 인공신경망: MobileNet, SqueezeNet 등 경량화된 아키텍처 설명 스마트폰, 웨어러블 기기, IoT 센서 등 모바일 디바이스가 우리 일상에 깊숙이 자리 잡으면서, 이들 기기에서 AI를 구현하려는 수요가 급증하고 있습니다. 그러나 이러한 기기는 컴퓨팅 성능, 메모리, 배터리 등에서 제약이 큽니다. 특히 기존의 복잡한 신경망 모델은 모바일 디바이스의 자원으로 실행하기 어렵습니다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 경량화된 인공신경망입니다. 경량화 신경망은 모델 크기와 연산량을 줄이면서도 성능을 최대한 유지하는 방법입니다. 이 글에서는 경량화된 인공신경망을 구현하는 다양한 최적화 기법과 대표적인 아키텍처를 소개하고, 그 실제 응용 사례를 살펴보겠습니다. 경량화된 인공신경망의 필요성: 자원 제한을 극복하기 위한 필수 기술경량화된 신경망이 필요한 이유는 다음과 같습니다.. 2024. 10. 20.
AI로 금융 혁신: 예측 모델, 자동화 트레이딩, 리스크 관리 주식 시장에서 미래의 주가를 예측하거나, 초고속으로 이루어지는 자동화 트레이딩 시스템, 그리고 복잡한 금융 리스크를 관리하는 AI 시스템을 상상해보세요. 이러한 기술들은 이제 현실이 되었고, AI는 금융 분야에서 혁신을 이끄는 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 학습하며, 이를 바탕으로 더 정확한 예측을 가능하게 하고 있습니다. 금융 기관들은 이를 통해 수익성을 극대화하고, 리스크를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이 글에서는 AI가 금융 분야에서 어떻게 활용되는지, 특히 예측 모델, 자동화 트레이딩, 리스크 관리 등 세 가지 주요 기술을 중심으로 살펴보겠습니다. 더불어, 머신러닝과 딥러닝 같은 고급 기술이 어떻게 금융 시장을 변화시키고 있는지에 대해 구.. 2024. 10. 19.
추천 시스템 원리: 넷플릭스와 아마존이 사용하는 개인화 서비스의 비밀 넷플릭스에서 다음에 볼 영화를 추천받거나, 아마존에서 구매할 제품을 추천받는 경험은 누구나 한 번쯤 해보았을 것입니다. 이러한 개인화 추천 서비스는 오늘날 디지털 마케팅과 콘텐츠 소비에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이와 같은 추천 시스템은 사용자의 취향을 분석해 맞춤형 콘텐츠나 제품을 제안하는 기술로, 특히 넷플릭스와 아마존과 같은 기업들이 사용자 경험을 향상시키고 비즈니스 성과를 높이는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 추천 시스템의 기본 원리와, 넷플릭스와 아마존에서 사용하는 대표적인 두 가지 접근법인 콘텐츠 기반 추천과 협업 필터링에 대해 쉽게 설명하겠습니다. 1. 추천 시스템의 원리추천 시스템(Recommendation System)은 데이터 분석을 통해 사용자가 좋아할만한 아이템.. 2024. 10. 19.
Explainable AI (XAI): 모델 해석 가능성을 높이는 XAI, 왜 중요한가? 인공지능(AI)은 점점 더 많은 분야에서 사용되고 있습니다. 우리는 AI를 통해 의료 진단을 받거나, 금융 거래에서 결정을 내리거나, 자율주행차의 경로를 설정하게 됩니다. 그러나 문제는 "왜 그 AI가 그런 결정을 내렸는가?"를 설명할 수 없다는 것입니다. AI가 복잡한 결정을 내릴 때, 그 이유를 설명할 수 없다면 우리는 그 AI를 얼마나 신뢰할 수 있을까요? 이런 이유로 등장한 개념이 Explainable AI(XAI)입니다. XAI는 AI 시스템이 의사결정의 이유를 설명할 수 있게 만들고, 그 과정을 인간이 이해할 수 있게 하는 기술을 의미합니다. 이를 통해 AI 모델이 더욱 투명하고 신뢰할 수 있게 됩니다. 이 글에서는 XAI의 중요성, 해석 가능성, 그리고 신뢰성 있는 AI의 필요성에 대해 알아.. 2024. 10. 19.
강화 학습부터 Q-러닝까지: 강화 학습, 마르코프 결정 프로세스, Q-러닝 설명 우리는 매일 주변 환경과 상호작용하며 스스로 배우는 경험을 합니다. "이 길로 가면 더 빨리 도착할까?", "이번 게임에서 어떤 전략을 써야 이길 수 있을까?"와 같은 상황에서 우리는 행동을 선택하고 그 결과로 피드백을 받습니다. 강화 학습은 이런 경험을 통해 최적의 결정을 내리는 인간의 학습 과정을 모방한 머신러닝 기법입니다. 이 글에서는 강화 학습의 기본 개념을 시작으로, 이를 수학적으로 모델링하는 마르코프 결정 프로세스(MDP)와 대표적인 알고리즘인 Q-러닝까지 살펴보겠습니다. 일상적인 예시를 통해 복잡한 개념을 쉽게 풀어가며, 강화 학습이 어떻게 작동하고 어떤 상황에서 유용한지 이해할 수 있도록 설명하겠습니다. 강화 학습의 원리: 에이전트와 환경의 상호작용강화 학습(Reinforcement Lea.. 2024. 10. 18.
XGBoost와 LightGBM: 성능을 높이는 부스팅 기법 소개 부스팅(Boosting)은 여러 약한 학습기(weak learner)를 결합해 더 강력한 학습기(strong learner)를 만드는 방법입니다. 여러 모델이 순차적으로 학습하면서 각 모델의 약점을 보완해 나가는 구조입니다. 이 방법은 예측 정확도를 극대화하는 데 매우 효과적이기 때문에, 데이터 과학과 머신러닝에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 최근 몇 년간 XGBoost와 LightGBM은 부스팅 기법을 크게 발전시켜, 높은 성능과 빠른 속도를 자랑하며 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 이 글에서는 Gradient Boosting Machines(GBM), XGBoost, 그리고 LightGBM의 원리와 차이점을 쉽게 풀어 설명하고, 그들이 어떻게 실제 문제에 활용될 수 있는지 알아보겠습니.. 2024. 10. 18.
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