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순환신경망(RNN)의 구조와 특징 이해하기2025.11.151. 순환신경망(RNN)의 정의 및 구조 RNN은 'Recurrent'라는 용어로 표현되며, 되풀이되는 또는 반복적인 특성을 가집니다. RNN의 핵심은 순환 연결 구조로, 현재 단계의 출력이 다시 입력으로 되돌아가는 자기 회귀적 특성을 가집니다. 이는 이전 단계의 정보를 현재 단계에서 계속 활용할 수 있게 하며, 순차적 패턴과 시간적 의존성을 모델링하는 데 효과적입니다. 루프 메커니즘을 통해 연속된 단계 사이의 정보 전달이 가능하여 시퀀스 관련 작업에 특히 유용합니다. 2. RNN과 피드포워드 신경망의 차이 일반적인 신경망은 피드포...2025.11.15
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구체적인 세특 예시로 나만의 생기부를 작성하세요. 이렇게만 따라 하면 됩니다.2025.01.291. 기상 모델링과 통계적 분석 기법 수학이 날씨 예측에 활용되는 과정을 탐구하며, 기상 모델링과 통계적 분석 기법을 이해하는 시간을 가졌음. 기상 데이터의 수집과 분석 방법을 학습하고, 이를 통해 날씨 예측에 사용되는 다양한 수학적 모델을 탐구하였음. 기상 모델링에서 사용되는 주요 방정식과 통계적 방법을 이해하기 위해, 나비에-스토크스 방정식과 같은 유체 역학 방정식과 확률론적 기법을 학습함. 기상 관측 데이터를 기반으로 한 예측 모델을 직접 만들어보며, 과거 기상 데이터를 분석하여 예측 정확도를 높이는 방법을 연구하였음. 2. ...2025.01.29
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[한국방송통신대학교] 2024년 1학기 데이터베이스시스템 출석수업과제2025.01.251. 데이터 정의 언어 (DDL) 데이터베이스 객체를 생성, 수정, 삭제하기 위해 사용하는 언어로, 외부 스키마 명세, 각 프로그램이 요구하는 데이터의 논리적 구성이나 특징을 규정하고 데이터의 물리적 구성을 규정한다. 또한 물리적, 논리적 구성 간 사상을 규정하여 물리적 구성을 논리적 구성으로 변환할 수 있게 한다. 2. 데이터 조작 언어 (DML) 구조화된 데이터에 사용자가 접근, 조작할 수 있도록 지원하는 언어이며, 필요한 데이터를 검색하거나, 삽입, 삭제, 수정할 수 있다. 3. 데이터 제어 언어 (DCL) 데이터베이스에서 접...2025.01.25
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Transformer 기술이 바꿔버린 AI의 세상2025.05.081. Transformer 기술 Transformer 기술의 출현은 NLP 분야의 혁명과 같았습니다. RNN(순환 신경망)과 같은 이전 기술은 병렬 처리가 불가능하여 GPT와 같은 많은 양의 언어학습을 위해서는 수백년이 걸릴수 있었습니다. 반면, Transformer 기술은 병렬 처리가 가능하여 여러개의 GPU를 병렬로 가동시키면 수백년걸릴 학습기간을 몇개월로 단축시킬 수 있어 대규모 언어를 학습하는 데 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 GPT와 같은 생성 AI의 발전에 중요한 획을 그었습니다. 2. Attention 메커니즘 At...2025.05.08
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기계학습(Machine Learning)에 관한 조사 및 정보통신 기술 활용2025.01.251. 기계학습(Machine Learning) 기계학습은 컴퓨터의 행동을 변경하고 적응시켜 정답에 가깝게 만드는 기술이다. 기계학습은 신경과학, 생물학, 통계학, 수학, 물리학 등 다양한 분야의 아이디어를 사용하여 컴퓨터를 학습시킨다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분되며, 각각 다른 방식으로 학습을 수행한다. 기계학습은 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 2. 백스캐터 통신 백스캐터 통신은 사물인터넷 시대의 전력 공급 문제를 해결할 수 있는 새로운 통신 시스템이다. ...2025.01.25
