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딥러닝

트랜스포머 알고리즘 구조 및 사례 분석 : NLP 혁명 최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 분야는 급격한 발전을 이루었습니다. 특히, '트랜스포머(Transformer)' 알고리즘의 도입은 NLP의 패러다임을 크게 변화시켰습니다. 이 알고리즘은 특히 번역, 텍스트 생성, 요약 등 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 거두며 많은 주목을 받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 트랜스포머 알고리즘의 개념, 구조, 그리고 실제 적용 사례까지 자세히 살펴보겠습니다.  1. 트랜스포머 알고리즘의 등장 배경 트랜스포머 알고리즘은 2017년, 구글의 연구팀이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다.  그 전까지 NLP 분야에서는 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리 네트워크(LSTM)가 주로 사용되었으나, 이들은 시퀀스 데이터 처리에 있.. 더보기
온 디바이스 AI의 모든 것 : 장점, 응용 분야, 그리고 도전 과제 최근 몇 년 간 기술의 발전 속도는 그 어느 때보다 빠릅니다. 특히 인공지능(AI) 분야는 눈부신 혁신을 이루어내며 우리의 일상과 산업 현장에 큰 영향을 미치고 있습니다.  AI 기술의 발전은 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI, 거대 언어 모델 등 다양한 용어를 탄생시켰습니다. 그러나 이제는 또 다른 혁신적인 개념이 주목받고 있습니다. 바로 ‘온 디바이스 AI(On-Device AI)’입니다.  이 글에서는 온 디바이스 AI의 개념, 장점, 적용 사례, 그리고 미래 전망에 대해 자세히 살펴보겠습니다.   온 디바이스 AI란? 온 디바이스 AI는 AI 모델과 데이터를 스마트폰, 태블릿, 웨어러블 디바이스 등 개별 장치에 직접 내장하여 인터넷 연결 없이 독립적으로 작동할 수 있는 인공지능을 의미합니다.  이는.. 더보기
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