dohaii040603 님의 블로그

AI의 자기 보정 학습 메커니즘

1. 자기 보정 학습이란 무엇인가: AI의 자율성과 정교함을 높이는 진화 자기 보정 학습(Self-correcting learning mechanism)은 인공지능이 학습 과정에서 발생하는 오류를 스스로 인식하고, 이를 기반으로 알고리즘을 개선하는 능동적인 학습 메커니즘을 말한다. 전통적인 머신러닝 모델은 주어진 데이터와 알고리즘 설정을 기반으로 일방적인 학습을 수행하지만, 자기 보정이 가능한 AI는 오류를 단순히 피드백으로 처리하는 수준을 넘어, ‘왜’ 그 오류가 발생했는지를 분석하고, 해당 문제의 원인을 추론해 그 구조 자체를 재설계하거나 하이퍼파라미터를 조정하는 방식으로 자율적인 개선을 수행한다. 이러한 메커니즘은 인간의 학습 방식과 유사하다. 예를 들어, 사람이 수학 문제를 풀다가 실수를 했다면,..

AI가 사용하는 그래디언트 클리핑 기법 – 딥러닝 안정성의 핵심 원리

1. 그래디언트 폭주 문제와 클리핑의 등장 배경 딥러닝 모델의 학습 과정에서 발생하는 대표적인 문제 중 하나는 그래디언트 폭주(Gradient Explosion) 현상이다. 이는 역전파(backpropagation) 과정에서 기울기(gradient)가 지나치게 커지면서 네트워크의 가중치가 불안정하게 업데이트되는 문제를 의미한다. 특히 RNN(Recurrent Neural Network) 또는 깊이가 깊은 딥러닝 네트워크에서는 이러한 문제로 인해 학습이 수렴하지 않거나 발산해버리는 현상이 빈번하게 발생한다. 그래디언트 폭주는 주로 활성화 함수나 초기화 방식, 학습률 설정, 그리고 네트워크 구조 등과 밀접한 연관이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 기술이 제안되어 왔지만, **그래디언트 클리핑(Grad..

AI 기반 다차원 벡터 검색 엔진 – 의미의 차원을 찾아가는 기술

1. 벡터 검색의 원리: 키워드 중심에서 의미 중심으로의 전환 전통적인 정보 검색 시스템은 텍스트 기반의 키워드 매칭에 주력해왔다. 사용자가 검색창에 입력한 단어와 문서 내 단어가 얼마나 일치하느냐를 기준으로 결과를 제시한다. 하지만 이러한 방식은 단어 그 자체의 철자적 일치에 집중되어 있어, 문맥이나 의미상의 유사성을 반영하는 데 한계가 있다. 예를 들어, ‘강아지’와 ‘반려견’, ‘개’는 의미상 유사한 단어지만 키워드 검색에서는 전혀 다른 결과를 낼 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 고안된 것이 바로 벡터 검색(Vector Search) 기술이며, 여기에 AI 기반의 다차원 의미 공간이 결합되면서 검색 기술은 새로운 국면을 맞이했다. 벡터 검색은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 다차원..