"Data Transformation"의 검색결과 입니다.

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ChatGPT FT-IR chat gpt rogers 교수의 DT 인공지능 대학원 경영정보시스템 llm

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"Data Transformation" 검색결과 101-120 / 2,395건

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트랜스포머 알고리즘을 정리하고, 이를 적용한 사례를 찾아서 정리하시오.

의 메커니즘을 기반으로 하여, 기계 번역, 텍스트 생성 등 다양한 응용 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 트랜스포머는 순차적인 데이터 처리의 한계를 극복하고, 병렬 처리를 통해 학습 ... 속도를 비약적으로 향상시켰다. 이러한 특징은 대규모 데이터 학습이 필요한 현대의 인공지능 모델에 적합하며, 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 트랜스포머 알고리즘의 도입 ... 와 디코더로 구성된 트랜스포머의 구조와, 이들이 어떻게 상호작용하여 데이터를 처리하는지에 대해 논의할 것이다. 또한, 트랜스포머의 핵심 기술인 다중 헤드 자기 주의 메커니즘이 어떻게

방송통신대 | 5페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.06.16

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ECG 잡음에 강건한 트랜스포머 기반 부정맥 감지 모델 (A Transformer-based Arrhythmia Detection Model Robust to ECG Noise)

한국지능시스템학회 곽영상, 김재광, 이지운

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.29 | 수정일 2025.05.15

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자연어처리와 기계학습의 융합

) 메커니즘과 트랜스포머(Transformer)의 등장은 혁명적이었다. 2017년 바스와니 등이 제안한 트랜스포머 모델은 병렬 처리를 가능하게 하면서 긴 문맥을 효과적으로 학습했다. 이 ... 을 의미할 수도 있다. 이런 중의성을 해소하기 위해 컴퓨터는 방대한 언어 데이터와 학습 알고리즘을 필요로 한다.(2) 기계학습의 도입 이전 자연어처리의 한계1970~80년대 ... 학습은 자연어처리에 새로운 가능성을 열었다. 지도학습은 라벨링된 텍스트 데이터를 이용해 감정 분석, 스팸 필터링, 품사 태깅과 같은 과제를 해결했다. 비지도학습은 단어 임베딩

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.20

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인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오. (이 경우, 반드시 본인의 의견이 제시되어야 합니다.)

알고리즘을 적용하고 있다.LLM은 주로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 이는 자연어 처리에 최적화된 구조이다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 통해 ... 며, 이는 자연스러운 언어 생성과 이해를 가능하게 한다. 트랜스포머 기반의 LLM은 대규모 병렬 처리가 가능하여, 학습 속도와 효율성을 크게 향상시키고 있다.반면, LMM은 멀티모달 ... 데이터를 기반으로 언어 이해와 생성 능력을 갖추고 있으며, ChatGPT와 같은 모델들이 대표적인 예시로 꼽힌다. 반면, LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 형태

방송통신대 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.10.12

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생성형 AI의 기술적 원리와 진화 과정

) 트랜스포머와 대규모 언어 모델의 진화(5) 확산 모델(Diffusion Models)의 등장과 확산(6) 데이터, 연산 자원, 인프라의 발전(7) 기술 융합과 멀티모달 생성형 AI ... 을 의미한다. 2010년대 중반 이후 딥러닝의 비약적 발전은 생성형 AI의 기술적 토대를 마련했으며, 이후 GAN, 트랜스포머, 확산 모델 등 다양한 알고리즘이 등장하면서 그 성능 ... 었으며, 예술과 디자인 산업에서도 활용되었다. 다만 모드 붕괴(mode collapse)와 학습 불안정성 같은 한계도 지적되었다.(4) 트랜스포머와 대규모 언어 모델의 진화2017년 바스

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.09.06

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고려대학교 인공지능대학원 인공지능학과 연구계획서

, 도메인 적응형 의미론적 분할을 위한 Transformer의 도메인 간 주의 일관성 연구, 정중시상면 sMRI를 이용한 경도 인지 장애와 알츠하이머병 진행 예측을 위한 비전 트랜스 ... 포머 연구, 구형 데이터 증강 및 상황 인식 훈련을 사용하여 측면 전두엽 고랑에 라벨링 연구, Adaptive Convolution이 자연어 이해에 미치는 영향 조사 연구 등을 하 ... 식별을 위한 한국어 데이터세트 연구 등을 하고 싶습니다.저는 또한 자폐 스펙트럼 장애 진단을 위한 다중 기능 네트워크 모델 연구, 비행 환경에서 하이브리드 심층 신경망을 사용

자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.09.28

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텍스트 트랜스포머 모델에서 어텐션 맵을 이용한 경사도 기반 화이트 박스 적대적 예제 생성 방안 (A Gradient Based Adversarial Example Method Using Attention Map Against Text Transformer Model)

한국디지털콘텐츠학회 신초별, 문종섭

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.29 | 수정일 2025.05.15

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에릭슨엘지(주) 자기소개서 작성 성공패턴 면접기출문제 기출입사시험 출제경향 논술주제 인성검사문제 논술키워드 지원서 작성항목세부분석 직무수행계획서 어학능력검증문제

에 사용되나요?þ 생성적 적대 신경망 (GAN)의 원리와 사용 사례를 언급해보세요.þ 자연어 처리에서의 트랜스포머 (Transformer) 모델의 중요성을 설명해주세요.þ 어떻게 딥 ... 러닝 모델의 성능을 평가할 수 있나요?þ 머신 러닝에서 '과소적합'의 원인과 해결 방법을 설명해보세요.þ 자연어 처리에서의 '토픽 모델링'이란 무엇인가요?þ 데이터 전처리가 머신

자기소개서 | 183페이지 | 9,900원 | 등록일 2023.10.02

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대화형 인공지능 서비스의 도입이 미래의 교육과 사회에 끼칠 순기능과 역기능

어를 처리하기 위해 딥러닝 기반의 트랜스포머 모델을 사용한다는 것을 의미한다. GPT는 ‘사전 학습된 생성형 트랜스포머’라는 뜻이다. ChatGPT는 이러한 GPT를 활용하여 만든 ... GPT(Generative Pre-trained Transformer)란 미리 학습된 내용을 바탕으로 가장 그럴듯한 답변을 만들어내는 인공지능을 말한다. GPT의 성능은 매개변수인 ... 에서 개발한 인공지능 GPT는 ‘Generative Pre-trained Transformer’의약자이다. GPT의 첫 글자인 G는 ‘Generative’ 즉, 인공지능이 새로운 것

리포트 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.01.14

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[보고서]트랜스포머

트랜스포머서론딥러닝하면 CNN을 이용한 이미지처리 모델링과 RNN을 이용한 텍스터처리 및 시계열 데이터 처리 모델링을 언급하기가 쉽다. 하지만 CNN과 RNN모두 입력 데이터 ... 가 제공하는 모든 정보를 활용하지 않는 구조로 되어 있기 때문에 여러가지 문제가 발생한다. 이러한 문제를 개선하기 위한 노력의 결과물이 트랜스포머 모델링인데 본 보고서에서는 이 방법 ... 포머의 정의- 트랜스포머란 어텐션만으로 구성된 신경망 모델이다.- 어텐션만을 이용하여 RNN이나 CNN의 단점을 보완한 모델이다.트랜스포머의 특징- 트랜스포머는 어텐션 메커니즘

리포트 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.04.23

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대규모 언어모델의 등장과 사회적 파급효과

적으로 변화시켰다. 과거에는 특정 과업마다 별도의 모델을 개발했지만, 트랜스포머 기반 LLM은 한 번 대규모 데이터로 사전학습을 마치면 다양한 과업에 범용적으로 적용할 수 있 ... 대규모 언어모델의 등장과 사회적 파급효과목차1. 서론2. 본론(1) 대규모 언어모델의 개념과 기술적 기반(2) 트랜스포머 구조의 혁신과 학습 방식(3) LLM의 발전 과정 ... 트랜스포머 구조의 혁신이 맞물리며 가능해졌다.(2) 트랜스포머 구조의 혁신과 학습 방식트랜스포머는 2017년 Vaswani 등이 제안한 모델로, Attention is All

리포트 | 5페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.26

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생성형 인공지능 AI의 장단점과 활용사례 분석 및 발전방향 제언

Adversarial Networks, GANs)(2) 변분 오토인코더(Variational Autoencoders, VAEs)(3) 트랜스포머(Transformer) 기반 대규모 언어 모델3 ... (Generative Adversarial Networks, GANs), 변분 오토인코더(Variational Autoencoders, VAEs), 그리고 트랜스포머(Transformer) 기반 ... 어, 인간의 창의적 활동을 모방하고 대체할 수 있는 새로운 형태의 기술로 주목받고 있다. 생성형 AI는 대규모 데이터 학습을 기반으로 자연어, 이미지, 음성, 코드 등 다양한 형태

리포트 | 11페이지 | 3,000원 | 등록일 2025.04.06 | 수정일 2025.04.08

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자연어처리 기반 감정 분석 기술과 사회적 활용

강점을 지녔으며, 문장의 흐름과 맥락을 포착해 정밀한 감정 분석을 가능하게 했다. 최근에는 트랜스포머(Transformer) 기반의 BERT, GPT 모델이 감정 분석에 활용 ... 과 연구 과제3. 결론4. 참고문헌1. 서론감정은 인간 의사결정과 행동을 형성하는 핵심 요소다. 디지털 사회에서 텍스트와 음성, 이미지 등 비정형 데이터가 폭발적으로 증가하면서, 사람 ... 들의 감정을 기계적으로 분석하려는 연구가 활발히 이루어졌다. 특히 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)는 텍스트 데이터 속 감정을 추출하는 데 있

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.26

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컴퓨터비전의 개념과 발전 과정

적인 이미지를 생성하는 능력을 보여주었으며, 트랜스포머 기반 비전 모델(Vision Transformer, ViT)은 자연어처리와 컴퓨터비전의 융합을 가능하게 하였다. 이 시기 ... 와 미래 발전 과제현재의 컴퓨터비전은 여전히 여러 한계를 가진다. 첫째, 데이터 편향(data bias) 문제로 인해 인식 결과가 특정 인종이나 성별에 불리하게 작용할 수 있다. 둘째 ... 적 알고리즘과 데이터 기반 학습 기법을 필요로 한다.(2) 초기 컴퓨터비전 연구와 전통적 기법의 등장컴퓨터비전의 기원은 1960년대 인공지능 연구의 초창기와 맞닿아 있다. 당시 연구자

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.27

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서울대학교 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 연구계획서

SemEval-2022 과제 2: 상황화의 다양한 수준에서 고려한 효과적인 관용어 탐지 관련 연구, HOTR: 트랜스포머를 사용한 엔드 투 엔드 인간-객체 상호 작용 감지 연구, 자폐 ... 1. 석사 박사 진학시 희망 연구분야 및 계획저는 서울대 데이터사이언스대학원에서 MSTR: 종단 간 인간 개체 상호 작용 감지를 위한 다중 스케일 변환기 관련 연구 ... 을 위한 깊은 비가시선 재구성 연구, 초당 5프레임의 저지연 시간차 비시선 이미징 관련 연구, Hypergraph Transformer: 지식 기반 시각적 질문 응답을 위한 약하

자기소개서 | 2페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.05.30

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Chat GPT의 기술적 구현_아키텍처 및 인프라

겠습니다.1.1 트랜스포머 모델의 구조트랜스포머 모델은 Chat GPT의 핵심 구조입니다. 이 모델은 2017년 구글에서 발표한 "Attention is All You Need" 논문 ... 에서 처음 소개 되었습니다.1) 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더로 구성되어 있지만, Chat GPT는 주로 디코더 부분을 사용합니다. 디코더는 이전에 생성된 토큰들을 바탕으로 다음 ... 토큰을 예측하는 역할을 합니다. 이 과정에서 자기 회귀적(auto-regressive) 방식을 사용하여 텍스트를 생성합니다.2)트랜스포머 모델의 각 층은 여러 개의 블록으로 구성

리포트 | 13페이지 | 2,500원 | 등록일 2024.06.24

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신경망 기반 자연어처리의 발전과 한계

의 혁신(4) 순환신경망(RNN) 기반 자연어처리의 발전(5) 어텐션 메커니즘과 트랜스포머의 등장(6) 사전학습 언어모델의 부상과 성과(7) 실제 응용 분야에서의 신경망 기반 NLP(8 ... 메커니즘과 트랜스포머의 등장어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스의 특정 부분에 가중치를 부여하여 중요한 정보를 선택적으로 반영한다. 이를 확장한 트랜스포머 구조는 병렬 처리가 가능하고 장기 ... 의존성 문제를 해결하며 NLP의 새로운 패러다임을 열었다. BERT, GPT 시리즈, T5 등은 모두 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한다.(6) 사전학습 언어모델의 부상과 성과대

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.09.02

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대학영어 2024년 2학기 중간과제물) 아래의 두 가지 과제(A, B)를 모두 작성하시오. A. Virus. (교재 Unit 1, 멀티강의 1강~2강) B. 교재 Part 2의 Unit 9 (멀티강의 9강~ 10강)를 참조하여 미래의 새로운 키워드를 작성해 보기

processing by machines.한글 해석 : 생성적 사전 훈련된 트랜스포머(GPT)는 대규모 언어 모델(LLM)의 한 유형이며 생성적 인공 지능을 위한 중요한 프레임워크 ... /large-language-models/)⑩ Generative Pre-trained Transformer (GPT)영문 정의(definition) : A generative pre ... -trained transformer (GPT) is a type of large language model (LLM) and a prominent framework for

방송통신대 | 16페이지 | 6,000원 | 등록일 2024.09.22

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시계열 분야의 딥러닝

)● 트랜스포머(Transformer) 아키텍처● 인포머(Informer)2. 신경망1) 오토인코더- 오토인코더는 데이터를 효율적으로 압축하는 방법이다.- 재구성 오차를 학습하는 인공신경 ... 로 구성되어 있으며, 여러 개의 크기에 걸쳐 확장될 수 있는 무제한 카운트 데이터에 대한 음의 이항 우도가 포함되어 있다.4) N-BEATS- 후방 및 전방 잔차 링크와 완전 연결 ... 음을 입증한 최초의 아키텍처이다.5) RNN- 시계열 데이터에 적용된 딥러닝 모델 중 가장 고전적인 접근 방법이다.- Vanilla RNN의 경우 깊은 신경망을 학습시키는 과정에서 기울

리포트 | 3페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.24

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딥러닝을 활용한 최신 추천 기술 동향

)과 시퀀스 기반 추천(4) 합성곱신경망(CNN)의 특징 추출과 추천 활용(5) 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 기반 추천모델(6) 대규모 언어모델(LLM)과 추천시스템의 융합(7 ... 분석에도 적용되며, 멀티모달 추천시스템의 기초로 활용된다.(5) 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 기반 추천모델트랜스포머 구조는 최근 추천시스템의 성능을 크게 끌어올린 혁신적 기법이 ... 시스템의 패러다임을 근본적으로 변화시켰다. 전통적인 협업 필터링과 콘텐츠 기반 추천은 일정 수준의 성과를 보였으나, 데이터 희소성과 콜드스타트, 복잡한 상호작용 패턴의 한계로 인해

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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