Graph Convolutional Networks(GCN) 개념 정리 최근 비정형 데이터의 대표격인 그래프(graph)를 처리하기 위한 딥러닝 기법으로 Graph Convolutional Networks(GCN)가 주목받고 있습니다. GCN은 그래프 구조에서 각 노드(node)가 이웃 노드와 정보를 주고받으며, 전체 그래프의 구조와 특성을 동시에 학습할 수 있도록 설계된 모델입니다. 전통적인 합성곱 신경망(CNN)이 격자(grid) 형태의 이미지에 특화된 반면, GCN은 비정형적이고 불규칙한 그래프 구조를 직접 다루어 소셜 네트워크, … 더 읽기
Graph Neural Networks(그래프 뉴럴 네트워크) 기초 개념 정리 딥러닝은 이미지·음성·텍스트와 같은 격자(grid) 형태 데이터에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 그러나 소셜 네트워크, 추천 시스템, 지식 그래프처럼 비정형적이고 복잡한 그래프 구조 데이터에 대해서는 전통적인 신경망이 한계가 있었습니다. 그래프 뉴럴 네트워크(GNN, Graph Neural Networks)는 이러한 그래프 데이터를 직접 다루며, 노드 간 상관성을 모델링하여 높은 표현력을 제공합니다. 본 글에서는 GNN의 … 더 읽기
설명 가능한 인공지능(XAI): 투명성과 신뢰를 향한 혁신적 도전 21세기 들어 인공지능(AI)은 전 세계 산업과 일상생활 전반에 걸쳐 혁신을 불러일으키고 있습니다. 자율주행차, 지능형 RPA, 헬스케어, 공정 자동화, 마케팅 등 다양한 분야에서 AI 기술이 활용되면서 생산성이 크게 향상되고, 우리의 업무 방식과 생활 패턴에도 급격한 변화가 나타나고 있습니다. 그런데 이러한 AI의 활용이 늘어남에 따라 ‘설명 가능성(Explainability)’에 대한 요구도 … 더 읽기
페이스북 HiPlot: 딥러닝 하이퍼파라메터 탐색을 위한 혁신적인 고차원 시각화 도구 딥러닝 모델을 개발하는 과정에서 하이퍼파라메터 튜닝은 필수적입니다. 하지만 수많은 변수와 복잡한 상관관계를 한눈에 파악하기란 결코 쉽지 않습니다. 이번 글에서는 페이스북에서 공개한 오픈소스 고차원 시각화 툴, HiPlot에 대해 소개해드리고자 합니다. HiPlot은 딥러닝 모델의 하이퍼파라메터 탐색을 돕는 강력한 도구로서, 평행 좌표 플롯(parallel coordinate plot)과 같은 다양한 시각화 … 더 읽기
자연어 생성에서의 Beam Search와 파이썬 구현 자연어 생성(Natural Language Generation) 모델은 주어진 입력에 따라 문장이나 단락과 같은 텍스트 시퀀스를 생성하는 데 사용됩니다. 이러한 모델들은 각 디코딩 타임스텝에서 전체 단어 사전에 대한 확률 분포를 예측하는데, 이 확률 분포만을 그대로 사용할 경우 생성 결과가 다양하거나 비논리적인 경우가 발생할 수 있습니다. Beam Search는 이러한 문제를 완화하고, 더 높은 … 더 읽기
BM25와 ElasticSearch 랭킹 알고리즘을 활용한 IR 검색 구현 가이드 정보 검색(IR, Information Retrieval) 분야에서 사용자 쿼리와 문서들 간의 관련성을 평가하는 것은 매우 핵심적인 요소입니다. 그 중에서도 BM25(Okapi BM25)는 키워드 기반의 랭킹 알고리즘으로, TF-IDF 계열의 검색 알고리즘 중 현재까지도 높은 성능과 SOTA(State-Of-The-Art)의 평가를 받고 있습니다. 실제 IR 서비스를 제공하는 대표적인 시스템 중 하나인 ElasticSearch에서도 BM25를 기본 … 더 읽기
라빈-카프 알고리즘을 활용한 문자열 검색 및 해싱 개념 라빈-카프(Rabin-Karp) 알고리즘은 문자열 검색 알고리즘 중 하나로, 해싱(Hashing) 기법을 이용하여 주어진 텍스트 안에서 특정 패턴(문자열)을 효율적으로 찾는 방법입니다. 이 알고리즘은 해시 함수를 사용해 패턴과 텍스트의 부분 문자열에 대한 고유한 숫자 값(해시 값)을 계산한 뒤, 두 해시 값을 비교하는 방식으로 작동합니다. 본 포스팅에서는 해싱의 기본 개념, 해시 함수의 … 더 읽기
파이썬 heapq 모듈을 이용한 힙 자료구조 활용법 힙(Heap)은 최댓값 혹은 최솟값을 효율적으로 찾기 위한 자료구조로, 완전 이진트리(Complete Binary Tree)를 기반으로 구현됩니다. 힙의 가장 큰 특징은 부모 노드와 자식 노드 사이에 대소 관계가 항상 유지된다는 점입니다. 최소 힙(Min Heap)은 부모 노드가 자식 노드보다 항상 작거나 같으며, 최대 힙(Max Heap)은 부모 노드가 자식 노드보다 항상 크거나 같은 … 더 읽기
TensorFlow 커스텀 함수 작성과 함수형 API 활용 사례 TensorFlow는 강력한 내장 함수와 레이어들을 제공하지만, 프로젝트의 특수한 요구사항이나 최적화 목적에 따라 기본 함수를 확장하여 자신만의 커스텀 함수를 작성하는 것이 필요할 때가 많습니다. 또한, 함수형 API(Function API)를 활용하면 복잡한 모델 구조를 모듈화하여 설계할 수 있어 재사용성과 유지보수성이 크게 향상됩니다. 이번 포스팅에서는 TensorFlow의 기본 함수를 확장하여 커스텀 함수를 … 더 읽기
tf.image.crop_and_resize를 활용한 이미지 자르기 및 변환 딥러닝 기반 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 애플리케이션에서는, 이미지의 특정 영역(Region of Interest, ROI)을 정확하게 추출하고 원하는 크기로 변환하는 작업이 매우 중요합니다. TensorFlow의 tf.image.crop_and_resize 함수는 이러한 작업을 한 번에 수행할 수 있는 강력한 도구로, 이미지 자르기와 리사이징을 동시에 구현할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 이 함수의 기본 사용법과 주요 옵션, … 더 읽기