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연휴 기간에도 잠시 쉬는 시간에는 부족한 기술을 조금씩 배워가는 시간을 가지고 있습니다. CNN과 RNN을 조금 더 깊이 이해하면서 GAN개념에 대해서도 조금 더 깊이 이해하는 시간을 가지고 있네요.오늘은 GAN의 개념에 대해서 조금 더 쉽게 이해할 수 있도록 나름대로 개념을 정리해보았습니다. deep learning에 입문해나가는 엔지니어의 생각을 한번 정리해 볼께요.최근 인공지능(AI) 분야에서 큰 주목을 받은 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 생성, 데이터 증강 등에서 놀라운 성과를 보여주며 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 GAN의 개념은 처음 접하면 다소 복잡하게 느껴질 수 있는데요. 오늘은 GAN을 최대한 쉽게 설명해보려 합니다.GAN의 기본 개..

오늘은 수학에 관련된 짧은 글을 적어보려 합니다.요 근래 몇 주동안 머신러닝과 빅데이터 분석이라는 주제로 꽤 많은 서적을 읽다가. 많은 영역에서 로그가 활용되는 것을 보게 되었어요.일반적으로 수학을 배운 모든 분들이 다 익숙한 로그(log). 하지만 왜 로그가 발명되었고 어떻게 사용되는지는 명확하게 인지하지 못한채로 사용한 것도 사실입니다.오늘은 로그. 왜 로그인가에 대해 짧게 찾은 글을 한자 적어보려 합니다. 가볍게 읽어주세요. 수학에서 로그(logarithm)는 매우 중요한 개념 중 하나입니다. 로그는 복잡한 곱셈과 나눗셈을 간단하게 만들기 위해 고안된 수학적 도구로, 그 기원은 17세기로 거슬러 올라갑니다. 로그는 현대 과학, 공학, 경제학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하며, 우..

딥러닝 프로젝트에서 NVIDIA GPU를 활용하면 학습 속도를 대폭 향상시킬 수 있습니다. PyTorch와 TensorFlow는 이러한 GPU 가속을 지원하는 대표적인 딥러닝 프레임워크입니다. 이번 글에서는 두 프레임워크의 장단점과 NVIDIA GPU에서의 설치 및 설정 방법을 살펴보겠습니다.PyTorch vs. TensorFlow: 장단점 비교PyTorch장점: PyTorch는 직관적인 코드 작성과 동적 그래프(Define-by-Run) 방식으로 빠르게 인기를 끌었습니다. 자연스러운 Python 스타일의 코드 덕분에 디버깅이 쉽고, 연구용으로 적합하다는 평가를 받습니다. 또한, 연구 커뮤니티에서 많은 사랑을 받고 있어 최신 연구 논문들이 PyTorch로 구현되는 경우가 많습니다.단점: 산업 현장에서는 ..

최근 기술과정 개발을 위해서 교육을 받으며 머신러닝과 인공지능, 그리고 LLM이라는 주제에 관해 공부해볼 시간이 있었습니다.그 과정 동안 간단하게 익히고 앞으로의 발전 방향에 관해 간단하게 요약해서 정리해 보았습니다. 조금이라도 도움이 되었으면 합니다. 최근 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전으로 인해, 자연어 처리(NLP) 분야에서도 큰 변화가 일어나고 있습니다. 그 중심에 있는 것이 바로 Langchain과 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)입니다. 이 글에서는 이 두 가지 기술을 간단하게 소개하고, 어떻게 활용할 수 있는지 간단하게 글을 적어보았습니다.Langchain이란?Langchain은 대형 언어 모델을 활용한 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있게 해주는 프레임워크입..