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Transformer는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁명적인 변화를 가져온 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 Attention 메커니즘을 사용하여 문장 내 단어 간의 관계를 효과적으로 파악하며, 기존의 순환 신경망(RNN) 기반 모델의 한계를 극복했습니다. 이 글에서는 Transformer의 기본 구조와 핵심 구성 요소에 대해 자세히 알아보겠습니다. 💡 Attention 메커니즘Attention 메커니즘은 Transformer의 핵심 구성 요소 중 하나입니다. 이는 입력 문장의 각 단어가 출력 문장의 어떤 단어와 관련이 있는지 가중치를 부여하여 표현합니다. 기존의 seq2seq 모델에서는 고정된 크기의 context vector에 모든 정보를 압축해야 했기 때문에 정보 손실이 발생할 수 있었습니다. At..

💡 딥러닝 모델의 '블랙 박스' 문제와 설명 가능성딥러닝(Deep Learning)은 인공지능 분야에서 매우 강력한 도구로 자리 잡았지만, 종종 '블랙 박스(Black Box)' 모델이라는 비판을 받는다. 즉, 모델이 왜 특정 예측을 하는지, 어떤 특징(feature)들이 중요한 역할을 하는지 이해하기 어렵다는 것이다. 이는 딥러닝 모델의 신뢰성을 저하시키고, 오용의 위험을 높이며, 모델 개선을 어렵게 만든다. 이러한 문제를 해결하기 위해 '설명 가능한 인공지능(Explainable Artificial Intelligence, XAI)' 기술이 등장했다. XAI는 딥러닝 모델의 예측 과정을 이해하고, 그 결과를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 기술을 의미한다.🧐 왜 설명 가능한 딥러닝이 중요..

📢 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 기반 신경 기계 번역 (Neural Machine Translation) 기술 탐구신경 기계 번역 (Neural Machine Translation, NMT)은 딥러닝 (Deep Learning) 기술을 활용하여 텍스트를 번역하는 혁신적인 방법이다. 이는 통계적 기계 번역 (Statistical Machine Translation, SMT)의 한계를 극복하고 더 자연스럽고 유창한 번역 결과를 제공한다. NMT는 딥러닝 모델, 특히 인공 신경망 (Artificial Neural Networks, ANN)을 사용하여 번역 작업을 수행한다. 이 글에서는 NMT의 기본 원리, 다양한 기술, 그리고 실제 구현 예시를 살펴본다.🔑 핵심 개념: NMT의 기본 원리NMT는 주로 sequence-to-se..