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Transformer 구조 개요Transformer는 자연어 처리(NLP) 및 다양한 인공지능(AI) 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 모델로, Google의 연구팀이 2017년 논문 Attention is All You Need에서 처음 제안했습니다. 기존의 순환신경망(RNN)이나 CNN 기반 모델과 달리 Self-Attention 메커니즘을 활용하여 문장 내 단어 간의 관계를 효과적으로 학습할 수 있습니다.1. Transformer의 기본 구조Transformer는 크게 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 두 부분으로 구성됩니다.인코더(Encoder): 입력 문장을 받아 문맥 정보를 포함한 벡터로 변환디코더(Decoder): 인코더의 출력을 받아서 최종적으로 문장을 생성각각 여러 개의 레이어..

머신러닝에서 선형 회귀(Linear Regression)는 가장 기본적이고 중요한 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 주어진 데이터를 기반으로 두 변수 간의 관계를 추정하고, 이를 통해 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 선형 회귀는 주로 회귀 문제(Regression Problem)에서 사용되며, 예측할 수 있는 연속적인 값이 있을 때 매우 유용합니다. 이번 글에서는 선형 회귀의 개념, 작동 원리, 장점과 단점, 그리고 실제 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. 선형 회귀란?선형 회귀는 입력 변수(독립 변수)와 출력 변수(종속 변수) 사이의 선형 관계를 모델링하는 회귀 분석 기법입니다. 선형 회귀는 입력 변수들의 가중치를 최적화하여, 출력 변수의 값을 예측합니다. 주어진 데이터에 적합한 직선을 ..

정보 검색(Information Retrieval, IR)은 사용자가 필요로 하는 정보를 대량의 데이터에서 효과적으로 찾아주는 기술입니다. 이는 검색 엔진, 문서 검색, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 정보 검색의 정의정보 검색은 비정형 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등)에서 사용자의 질의(Query)와 관련된 정보를 찾아 제공하는 기술입니다. 일반적으로 웹 검색, 도서관 카탈로그, 기업 데이터베이스 등의 문서 검색에 많이 사용됩니다.2. 정보 검색의 과정정보 검색 시스템은 다음과 같은 주요 단계를 거칩니다.문서 수집(Document Collection)웹 크롤러나 데이터베이스를 통해 검색할 문서를 수집합니다.색인(Indexing)수집된 문서에서 중요한 키워드를 추출하고, 역색인(Inv..

1. 개요Locality Sensitive Hashing(LSH)은 유사한 데이터를 높은 확률로 같은 해시 버킷에 매핑하여 최근접 이웃(Nearest Neighbor) 검색을 효율적으로 수행하는 기법입니다. 특히 고차원 데이터에서 브루트 포스 방식(모든 데이터와 거리 계산)보다 훨씬 빠른 검색이 가능하여 이미지 검색, 추천 시스템, 생물정보학 등의 분야에서 널리 활용됩니다.2. 전통적인 해싱과 LSH의 차이점일반적인 해싱(Hashing)은 서로 다른 입력 값에 대해 균등하게 해시 값을 배정하여 충돌을 최소화하는 것이 목적입니다. 그러나 LSH는 정반대로, 유사한 데이터는 같은 해시 값으로 매핑될 확률이 높고, 비슷하지 않은 데이터는 다른 해시 값으로 매핑될 확률이 높도록 설계됩니다. 전통적 해싱LSH목적..