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🤔 광학 문자 인식 (Optical Character Recognition, OCR)은 이미지 속 문자를 인식하여 텍스트 데이터로 변환하는 기술이다. 딥러닝 (Deep Learning, DL)은 이 OCR 기술의 성능을 크게 향상시키는 데 기여하고 있다. 본 글에서는 OCR과 딥러닝의 기본적인 개념을 살펴보고, 딥러닝이 OCR에 어떻게 활용되는지, 그리고 관련 파이썬 코드를 예시로 제시하여 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다. 🧐 OCR, 광학 문자 인식 (Optical Character Recognition)의 기본OCR은 이미지 내의 문자 (예: 스캔한 문서, 사진 속 텍스트)를 기계가 이해할 수 있는 텍스트로 변환하는 과정이다. 이는 문서 디지털화, 자동 데이터 입력, 접근성 향상 등 다양한..

🤔 이커머스(E-commerce)는 이제 단순한 상품 판매를 넘어, 고객 개개인에게 최적화된 쇼핑 경험을 제공하는 경쟁 시대로 접어들었습니다. 이러한 개인화(Personalization) 전략의 핵심에는 딥러닝(Deep Learning) 기술이 자리 잡고 있습니다. 딥러닝은 방대한 데이터를 분석하고, 고객의 취향과 행동 패턴을 정확하게 파악하여 맞춤형 상품 추천, 개인화된 검색 결과, 그리고 최적의 프로모션을 제공하는 데 기여합니다.🛍️ 딥러닝이란 무엇인가요? (What is Deep Learning?)딥러닝은 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 하는 머신러닝(Machine Learning)의 한 분야입니다. 인간의 뇌 구조를 모방하여 설계된 인공 신경망은 다층 ..

💊 딥러닝은 현재 신약 개발 분야에서 혁신적인 접근 방식으로 주목받고 있다. 방대한 데이터셋을 처리하고 복잡한 패턴을 학습하여, 신약 개발 과정을 가속화하고 성공률을 높이는 데 기여한다.🔬 딥러닝 (Deep Learning)은 인공 신경망 (Artificial Neural Networks)을 기반으로 하는 머신러닝 (Machine Learning)의 한 분야이다. 인공 신경망은 인간의 뇌를 모방하여 설계되었으며, 여러 계층 (layers)으로 구성되어 복잡한 데이터를 학습하고 처리할 수 있다. 딥러닝은 특히 이미지 인식, 자연어 처리, 그리고 제약 분야에서 두각을 나타내고 있다. 📚 딥러닝 모델의 주요 활용 분야는 다음과 같다:분자 생성 (Molecular Generation): 딥러닝 모델은 새로..

딥러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해서는 효과적인 최적화 알고리즘의 선택이 중요하며, 그중에서도 2차 최적화 방법은 1차 최적화 방법보다 더 정교한 방식으로 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 이 글에서는 2차 최적화 방법의 기본 원리, 장단점, 그리고 딥러닝 모델 훈련에의 적용에 대해 자세히 알아보겠습니다.🧠 2차 최적화 방법의 기본 원리 (Basic Principles of Second-Order Optimization Methods)2차 최적화 방법은 1차 최적화 방법인 경사 하강법(Gradient Descent)의 단점을 보완하여 모델 파라미터를 업데이트합니다. 경사 하강법은 기울기 정보만을 사용하여 파라미터를 업데이트하는 반면, 2차 최적화 방법은 2차 미분 정보, 즉 헤시안 행렬(Hessian M..

🧠 시작하며딥러닝 모델의 성능은 데이터, 모델 구조, 그리고 하이퍼파라미터(Hyperparameter)에 의해 결정된다. 하이퍼파라미터는 모델 학습 과정에서 사용자가 직접 설정하는 값으로, 학습률, 배치 크기, 은닉층의 노드 수 등이 있다. 이들을 어떻게 설정하느냐에 따라 모델의 성능이 크게 달라지기 때문에, 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization, 하이퍼파라미터 튜닝)는 딥러닝 프로젝트에서 매우 중요한 단계이다. 이 글에서는 딥러닝에서 하이퍼파라미터 최적화의 중요성, 다양한 방법론, 그리고 실용적인 팁들을 자세히 알아보겠다.🎯 왜 하이퍼파라미터 최적화가 중요한가?딥러닝 모델은 수많은 하이퍼파라미터의 영향을 받는다. 예를 들어, 학습률이 너무 크면 학습이 불안정해지고,..

딥러닝 모델의 OOD 탐지 기술에 대한 블로그 게시물입니다. 딥러닝 모델이 훈련 데이터와 다른 분포의 데이터를 만났을 때 어떻게 대응하고 이를 탐지하는지에 대해 설명합니다.😊 서론: 딥러닝 모델과 Out-of-Distribution (OOD) 데이터딥러닝 모델은 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 그러나 이러한 모델들은 훈련 데이터에 의존하며, 훈련 데이터의 분포(Distribution, 분포)에서 벗어난, 즉 Out-of-Distribution (OOD, 분포 밖) 데이터를 만나면 예측의 신뢰성이 급격히 떨어진다. 예를 들어, 고양이 사진을 학습한 모델이 강아지 사진을 입력받으면, 모델은 종종 고양이라고 잘못 예측하거나, 높은 신뢰도로 엉뚱한 클래스를 예측할 ..

딥러닝 모델을 학습시키는 것은 복잡한 과정이며, 종종 학습 속도를 높이고 성능을 향상시키기 위한 다양한 기술이 필요하다. 배치 정규화(Batch Normalization)는 그러한 기술 중 하나로, 딥 네트워크의 학습을 안정시키고 가속화하는 데 매우 효과적인 방법이다.✨ 배치 정규화의 개념 (The Concept of Batch Normalization)배치 정규화는 딥러닝 모델의 각 레이어에서 활성화 함수(activation function)의 입력을 정규화하는 기술이다. 정규화는 입력 데이터를 평균 0, 분산 1로 변환하는 과정을 의미한다. 이렇게 하면 각 레이어의 입력 분포가 안정화되어 학습 과정이 빨라지고, 모델의 일반화 성능이 향상될 수 있다.🤔 내부 공변량 변화 (Internal Covari..

딥러닝 기술은 소셜 네트워크 분석 분야에서 괄목할 만한 성과를 거두고 있다. 특히, 그래프 신경망(GNN)은 소셜 네트워크의 복잡한 구조를 효과적으로 모델링하고 분석하는 데 매우 유용하다. 이 글에서는 GNN을 활용한 소셜 네트워크 분석의 기본 개념과 실제 적용 사례를 살펴보고, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 관련 내용을 설명한다.🌐 소셜 네트워크와 그래프 구조 (Social Networks and Graph Structure)소셜 네트워크는 사람, 조직 또는 기타 개체 간의 관계를 나타내는 복잡한 네트워크이다. 이러한 관계는 친구 관계, 팔로우 관계, 공동 관심사, 상호 작용 등 다양한 형태로 존재한다. 소셜 네트워크는 그래프 구조를 사용하여 표현할 수 있다. 그래프는 노드(Node)와 엣지(Edg..

📢 딥러닝 기술은 음성 처리 분야에서 괄목할 만한 발전을 이루었습니다. 특히, End-to-End (E2E) 아키텍처는 음성 데이터로부터 직접 원하는 결과를 얻을 수 있도록 훈련되어, 전통적인 파이프라인 방식을 대체하며 혁신을 이끌고 있습니다. 이 글에서는 E2E 음성 처리 아키텍처의 개념, 장점, 종류 및 예시를 살펴보고, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.🎧 End-to-End (E2E) 아키텍처란?E2E 아키텍처는 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 모든 단계를 하나의 신경망으로 통합하는 방식을 의미합니다. 전통적인 음성 처리 파이프라인은 음성 신호 → 특징 추출 → 음향 모델 → 언어 모델 → 최종 결과와 같이 여러 단계로 구성됩니다. 각 단계는 별도로 설계되고 훈련되어야 하며, 오류가..

딥러닝(Deep Learning)에 대한 입문자를 위한 안내서에 오신 것을 환영합니다! 이 글에서는 딥러닝의 기본적인 개념, 역사, 그리고 핵심적인 내용을 이해하기 쉽도록 설명합니다. 🧠 딥러닝의 기본 개념 (Basic Concepts of Deep Learning) 딥러닝은 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 한 분야로, 인간의 뇌(Brain)의 신경망(Neural Network) 구조를 모방하여 만들어졌습니다. 딥러닝은 '깊은(Deep)' 신경망을 사용한다는 특징을 가지고 있습니다. 여기서 '깊다'는 것은 여러 층(Layer)으로 구성된 신경망을 의미합니다. 이러한 다층 구조를 통해 딥러닝 모델은 복잡한 데이터(Data)에서 패턴(Pattern)을 학습하고, 예측(Pre..