알파고가 바둑에서 인간을 이긴 것은 단지 계산 능력 때문만은 아닙니다.보상과 실패를 스스로 경험하며 학습하는 ‘강화 학습’(Reinforcement Learning)이 있었기에 가능한 일이었습니다.이번 글에서는 강화 학습의 핵심 개념, 대표 알고리즘, 그리고 직접 실행해볼 수 있는 Q-Learning 실습까지 함께 정리해보겠습니다.1️⃣ 강화 학습이란?강화 학습은 보상을 최대화하기 위해 최적의 행동을 스스로 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다.지도 학습처럼 정답이 있는 것도 아니고, 비지도 학습처럼 단순한 패턴 추출도 아닙니다.강화 학습은 스스로 시행착오를 반복하며, 주어진 환경 속에서 **최고의 전략(Policy)**을 찾아냅니다.✅ 대표 활용 분야분야활용 예시게임알파고, Atari 플레이, StarCr..
머신러닝 모델을 개발할 때 가장 어렵고 시간-consuming한 단계 중 하나는 어떤 알고리즘을 사용할지, 그리고 하이퍼파라미터를 어떻게 조정할지 결정하는 과정입니다.이러한 복잡한 과정을 대신해주는 기술이 바로 AutoML(Automated Machine Learning)입니다.이번 글에서는 AutoML의 개념과 주요 프레임워크, 그리고 실제로 TPOT을 활용해 최적 모델을 자동으로 찾는 실습까지 함께 해보겠습니다.1️⃣ AutoML이란?AutoML은 데이터 전처리부터 모델 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 평가까지의 과정을 자동화하는 기술입니다.덕분에 머신러닝 경험이 적은 사용자도 높은 성능의 모델을 쉽게 개발할 수 있습니다.✅ AutoML의 장점기능설명✅ 모델 탐색 자동화수많은 알고리즘 중 가장 성능..
머신러닝 모델을 잘 만드는 것도 중요하지만,실제 환경에서 지속적으로 운영하고 개선하는 능력이 없다면, 그 모델은 빛을 보지 못할 가능성이 큽니다.단순히 성능 좋은 모델을 개발하는 것을 넘어, 운영, 배포, 모니터링까지 포함한 ‘전체 파이프라인’을 이해하는 것이 이제는 필수가 되었습니다.이번 글에서는 머신러닝 모델을 실전에 투입하고 안정적으로 유지하기 위한 기술 체계인 MLOps에 대해 소개드리며,직접 FastAPI를 활용한 모델 배포 실습도 함께 진행해보겠습니다.1️⃣ MLOps란 무엇인가요?MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영, 개선까지의 전체 라이프사이클을 자동화하고 체계화하는 실무 전략입니다.✅ MLOps가 필요한 이유모델 성능은 시간..
추천 시스템은 그동안 협업 필터링이나 콘텐츠 기반 필터링 같은 전통적인 기법으로 발전해왔습니다.하지만 이제는 딥러닝(Deep Learning)을 활용해 더 정교하고 개인화된 추천이 가능해졌습니다.이번 글에서는 딥러닝 기반 추천 시스템의 개념과 대표 모델들, 그리고 TensorFlow 실습까지 함께 다뤄보겠습니다.1️⃣ 딥러닝 기반 추천 시스템 개요기존의 추천 시스템은 주로 행렬 분해(Matrix Factorization)와 같은 선형 모델에 기반했습니다.하지만 사용자의 행동은 그렇게 단순하지 않기에, 비선형적인 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 딥러닝이 강력한 대안으로 떠오르고 있습니다.✅ 딥러닝 추천 시스템의 주요 장점장점설명✅ 비선형 관계 학습복잡한 사용자-아이템 관계를 다층 구조로 표현 가능✅ 다양한 ..
최근 몇 년간 인공지능 분야에서 가장 눈에 띄는 기술 중 하나는 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)입니다.ChatGPT, Copilot, Gemini와 같은 서비스의 핵심이기도 한 LLM은 이제 단순한 챗봇을 넘어 기업의 업무 혁신, 검색 시스템, 문서 자동화까지 주도하고 있습니다.이번 글에서는 LLM의 개념부터 최신 기술, 대표 적용 사례, 그리고 직접 실행해볼 수 있는 간단한 실습까지 함께 다뤄보겠습니다.1️⃣ 대규모 언어 모델(LLM)이란?LLM은 수십억~수천억 개 이상의 매개변수(파라미터)를 가진 초대형 언어 모델로,방대한 텍스트 데이터를 기반으로 자연어 이해 및 생성 능력을 갖추고 있습니다.✅ 대표 모델들모델소속설명GPT-4OpenAIChatGPT, MS Copil..
우리가 사용하는 챗봇, 이메일 자동 완성, 문서 요약, 코드 생성까지.이 모든 일들을 가능하게 해주는 핵심 기술 중 하나가 바로 GPT(Generative Pre-trained Transformer)입니다.이번 글에서는 GPT의 개념과 작동 방식, 대표 활용 사례, 그리고 Hugging Face 라이브러리를 활용한 실습까지 함께 다뤄보겠습니다.1️⃣ GPT란 무엇인가요?GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 이름 그대로사전 학습(Pre-trained)된생성형 언어 모델(Generative Language Model)이며,Transformer 아키텍처를 기반으로 만들어졌습니다.✅ GPT의 핵심 특징특징설명✅ 비지도 학습정답이 없는 방대한 텍스트 데이터를 통해 언어의 규칙을..
자연어 처리(NLP) 분야에서 최근 몇 년 사이 가장 눈에 띄게 떠오른 기술은 단연 Transformer입니다.챗GPT, 번역기, 요약기 등 우리가 자주 사용하는 AI 서비스의 핵심에도 이 구조가 자리하고 있습니다.이번 글에서는 Transformer의 개념부터 BERT와 GPT의 차이, 그리고 실제 감성 분석 실습까지 함께 살펴보겠습니다.1️⃣ Transformer란 무엇인가요?Transformer는 2017년 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 제안된 딥러닝 아키텍처입니다.기존 RNN, LSTM이 가지고 있던 순차적 처리의 한계를 극복하며, 현재 NLP의 표준 구조로 자리 잡았습니다.✅ Transformer의 특징장점설명✅ 병렬 연산 가능RNN과 달리 전체 문장을 동시에 처..
사람은 단어의 의미를 문맥과 경험을 통해 자연스럽게 이해하지만, 컴퓨터는 단어를 단순한 문자열로만 인식합니다.이 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법이 바로 Word2Vec입니다.이번 글에서는 단어를 벡터로 표현해 의미를 이해하게 만드는 Word2Vec의 작동 원리와 실습 방법을 함께 소개해드리겠습니다.1️⃣ Word2Vec이란 무엇인가요?Word2Vec은 단어를 고차원 공간의 벡터(Vector)로 변환하는 딥러닝 기반 자연어 처리(NLP) 기술입니다.이 벡터는 단어의 의미와 문맥적 유사성을 반영하며, 아래와 같은 특징을 가지고 있습니다.✅ Word2Vec의 특징의미가 비슷한 단어일수록 벡터 공간에서 가까운 위치에 존재합니다.예: "king" - "man" + "woman" ≈ "queen"→ 단어 간 의..
