dohaii040603 님의 블로그

1. 스파스 모델링의 개념과 인공지능에서의 중요성 스파스 모델링(Sparse Modeling)은 복잡한 데이터 구조 속에서 불필요한 요소를 제거하고 가장 핵심적인 특징만을 추출하는 데이터 표현 방식이다. 이는 특히 인공지능(AI)과 머신러닝에서 계산 효율성과 해석 가능성을 극대화할 수 있는 핵심 기법 중 하나로 주목받고 있다. 스파스(sparse)란 말 그대로 ‘희소한’ 또는 ‘드문드문한’이라는 뜻으로, 이 개념은 수학적 모델에서 대부분의 계수 값이 0이거나 무시할 수 있을 만큼 작고, 소수의 값만이 의미 있는 정보를 담고 있다는 가정에서 출발한다. 즉, 많은 특성이 존재하더라도 실제로 학습에 중요한 역할을 하는 변수는 극히 일부라는 것이다. AI 모델, 특히 고차원 이미지나 자연어 데이터를 다룰 때는 ..

1. 하이퍼파라미터란 무엇인가? AI 성능을 결정짓는 숨은 변수 인공지능과 머신러닝 모델을 구축할 때, 우리는 반드시 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 라는 개념을 만나게 됩니다. 하이퍼파라미터란 모델 학습을 시작하기 전 사용자가 직접 설정해야 하는 변수들을 뜻하며, 모델의 학습 방법, 속도, 구조에 중대한 영향을 미칩니다. 예를 들어, 딥러닝에서는 학습률(learning rate), 배치 크기(batch size), 에폭 수(epoch), 레이어 수나 각 레이어의 노드 수 등이 대표적인 하이퍼파라미터입니다. 이러한 하이퍼파라미터는 모델이 데이터를 얼마나 잘 학습하고 일반화할 수 있을지를 좌우하기 때문에 그 중요성이 매우 큽니다. 그러나 수동으로 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾는 것은 매우 어려..

1. 추론 속도의 중요성과 AI 시스템의 병목 구조 AI 모델이 실시간 서비스를 제공하기 위해서는 학습 단계만큼이나 **추론 속도(Inference Latency)**가 핵심 요소로 떠오른다. 특히 자율주행, 음성비서, 챗봇, CCTV 기반 감시 시스템, 스마트 팩토리 등 다양한 응용 분야에서 밀리초 단위의 반응 시간이 사용자 경험과 직결되기 때문이다. 이처럼 빠른 응답이 요구되는 환경에서는 모델이 아무리 정확하더라도 추론 속도가 느리면 활용 가치가 떨어진다. 추론 지연의 주요 원인은 모델의 파라미터 수, 연산량(FLOPs), 메모리 접근 속도, 병렬 처리 한계, 하드웨어 대역폭 제약 등이다. 특히 Transformer 기반 모델처럼 다층 구조와 복잡한 연산 패턴을 가진 딥러닝 아키텍처는 많은 연산 리소..

1. 적대적 공격이란 무엇인가 – 인공지능의 허점을 찌르는 그림자 적대적 공격(Adversarial Attack)은 인공지능 시스템이 입력 데이터를 잘못 해석하도록 고의적으로 왜곡된 데이터를 주입하는 공격 방식이다. 이러한 공격은 표면적으로 인간이 인식하기에 거의 구분되지 않는 사소한 노이즈나 픽셀 변형만으로도 AI 시스템을 오작동하게 만들 수 있다는 점에서 매우 치명적이다. 예를 들어 자율주행차의 이미지 인식 시스템이 정지 신호를 제한 속도 표지판으로 오인하게 만들거나, 안면 인식 시스템이 얼굴을 다른 사람으로 오인하도록 조작하는 것이 이에 해당한다. 특히 딥러닝 기반의 이미지 분류기, 음성 인식 시스템, 자연어 처리 모델 등 대부분의 AI 기술들이 이러한 공격에 취약하다는 연구 결과들이 속속 발표되며..

1. 데이터 증강이란 무엇인가: 인공지능의 한계를 극복하는 전략 인공지능(AI) 모델은 주어진 데이터를 학습해 예측, 분류, 생성 등의 작업을 수행한다. 하지만 모델의 성능은 훈련에 사용된 데이터의 질과 양에 크게 의존한다. 이때 데이터가 부족하거나 편향되어 있다면 모델의 예측 정확도는 하락할 수밖에 없다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 핵심 기술이 바로 **데이터 증강(Data Augmentation)**이다. 데이터 증강은 기존의 데이터를 변형·복제하거나 새로운 데이터를 생성하여 훈련 데이터를 인위적으로 확장하는 기술로, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 필수적으로 활용된다. 예를 들어 이미지 인식 분야에서는 사진을 회전하거나 좌우 반전, 색상 조정, 노이즈 삽입 등 다양한..

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..

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..

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..

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,..

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..