dohaii040603 님의 블로그

고급 컨볼루션 신경망 응용 사례

1. 컨볼루션 신경망(CNN)의 진화와 고급 아키텍처의 출현 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)은 2012년 ImageNet 대회에서 AlexNet이 압도적인 성능을 기록하면서 비약적으로 주목받기 시작했다. 이후 VGGNet, GoogLeNet, ResNet, EfficientNet 등의 다양한 구조들이 제안되며 성능과 효율성 측면에서 진화해왔다. 이 고급 아키텍처들은 단순히 깊이(depth)만을 늘리는 것이 아니라, 병렬 연산(Inception module), 스킵 커넥션(residual connection), 다중 스케일 피쳐 추출(feature pyramid) 등을 통해 신경망의 표현 능력과 일반화 성능을 향상시켰다. 특히 ResNet은 학습 중 발생하는..

강화학습의 탐색/활용 딜레마 심화 분석

1. 강화학습의 핵심 구조와 탐색/활용의 개념적 충돌 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하며 보상(reward)을 극대화하는 방향으로 정책(policy)을 학습하는 과정이다. 이 프레임워크의 기본 개념은 비교적 단순하지만, 실제 적용 단계에서는 매우 복잡한 전략적 판단을 요구한다. 그중에서도 ‘탐색(Exploration)’과 ‘활용(Exploitation)’의 균형 문제는 강화학습의 본질적 딜레마로 꼽힌다. 탐색이란 미지의 행동을 시도하여 더 나은 보상 구조를 파악하려는 행위이며, 활용은 이미 알고 있는 최적의 정책에 따라 보상을 극대화하려는 선택을 의미한다. 이 두 전략은 상호 배타적인 것은 아니지만, 시간과 자원의..

AI 모델 앙상블 기법과 정확도 향상

1. AI 모델 앙상블의 개념과 등장 배경 AI 기술이 발전하면서 단일 모델(single model)의 한계가 점차 명확해졌습니다. 특히 복잡한 데이터셋을 처리하거나 예측 정확도를 높여야 하는 실무 환경에서는 하나의 모델로는 오차를 줄이기 어렵다는 점이 부각되었고, 이에 대한 대안으로 ‘앙상블 기법(Ensemble Learning)’이 주목받기 시작했습니다. 앙상블이란 다수의 모델을 조합하여 하나의 예측 결과를 도출하는 방식으로, 각 모델이 가진 약점을 보완하고 강점을 극대화함으로써 전체 시스템의 성능을 높이는 전략입니다. 이는 마치 여러 명의 전문가가 각각 의견을 내고 그 평균을 통해 결론을 도출하는 것과 유사한 원리로 작동합니다. 앙상블의 도입은 머신러닝과 딥러닝 기술의 본격적인 상용화 시기와 맞물려..