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딥러닝의 미래: GPT와 Transformer 모델의 발전 딥러닝 기술은 인공지능 분야의 핵심 엔진으로, 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 특히 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 Transformer 모델은 자연어 처리(NLP)와 생성 AI의 최전선에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 Transformer 모델의 원리를 바탕으로 GPT의 발전 과정과 미래 가능성을 살펴보며, 딥러닝이 우리 삶에 미치는 영향을 분석해 보겠습니다.우선 Transformer 모델의 기본 원리와 작동 방식을 알아보고, 이어서 GPT의 발전 과정을 살펴본 뒤, 마지막으로 이러한 기술이 만들어낼 미래의 변화를 논의하겠습니다.  1. Transformer 모델의 기본 원리Transformer 모델의 기본 원리에 대해 알아보겠습.. 2025. 1. 30.
강화학습의 원리와 최신 트렌드, 적용 사례 강화학습(Reinforcement Learning)은 인공지능(AI) 기술 중 하나로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 과정을 통해 다양한 문제를 해결합니다. 이러한 방식은 인간이 시행착오를 통해 문제를 해결하는 과정과 유사하며, 복잡한 환경에서도 효과적인 결과를 도출할 수 있는 특성을 가지고 있습니다. 특히 최근에는 딥러닝 기술과 결합한 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)이 등장하면서 강화학습의 응용 범위와 성능이 크게 확장되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 강화학습의 기본 원리, 최신 트렌드, 그리고 이를 활용한 사례를 통해 이 기술이 어떻게 발전하고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.  1. 강화학습의 원리강화학습의 원리는 에이전트(agent)가 주어진 환.. 2025. 1. 30.
분산형 학습의 개념, 작동 방식, 활용 사례 최근 데이터 프라이버시와 보안 문제가 중요해지면서 Federated Learning(분산형 학습)이 주목받고 있습니다. Federated Learning은 데이터를 한 곳에 모으지 않고도 인공지능(AI) 모델을 학습할 수 있는 혁신적인 접근 방식입니다. 특히 의료, 금융, IoT(사물인터넷) 등 데이터의 민감성이 높은 분야에서 활용 가능성이 높습니다. 이 글에서는 분산형 학습(Federated Learning)의 개념, 작동 방식, 그리고 다양한 활용 사례를 살펴보겠습니다.  1. 분산형 학습(Federated Learning)의 개념분산형 학습(Federated Learning)은 데이터를 중앙 서버에 수집하지 않고, 각 디바이스나 로컬 서버에서 분산적으로 모델을 학습하는 기술입니다. 이는 기존의 중앙.. 2025. 1. 30.
GANs의 원리 및 사례, 한계와 도전 과제 인공지능(AI)의 놀라운 발전 중 하나는 생성형 AI(Generative AI)의 등장입니다. 특히, 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)은 AI가 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어, 데이터를 생성하는 능력을 갖추게 만든 혁신적인 기술입니다. GANs는 현실과 구분하기 어려운 이미지, 영상, 텍스트, 음악 등을 생성하며, 창의적 작업을 필요로 하는 다양한 분야에서 주목받고 있습니다. 오늘의 포스팅에서는 GANs의 작동 원리를 설명하고, 실제 사례를 통해 생성형 AI의 활용 가능성을 살펴보며, 생성형 AI의 한계와 도전 과제에 대해 분석해 보겠습니다.  1. GANs의 원리: 생성자와 판별자의 경쟁 먼저 GANs에의 원리에 대해 설명드리겠습니다. GAN.. 2025. 1. 24.