AI14 RNN vs LSTM 구조 비교 텍스트, 음성, 시계열 데이터처럼 시간의 흐름이 있는 데이터를 처리할 때 자주 등장하는 인공지능 모델이 있습니다. 바로 RNN(Recurrent Neural Network)과 LSTM(Long Short-Term Memory)입니다. 두 모델은 모두 순차적인 정보를 잘 처리하지만, 구조와 성능 면에서 분명한 차이를 가지고 있어요. 이 글에서는 RNN과 LSTM의 구조적 차이, 장단점, 실제 활용 분야를 쉽고 이해하기 편한 방식으로 비교해드립니다.✅ RNN이란?RNN은 순차적인 데이터를 처리하기 위해 만들어진 순환 신경망입니다. 기존의 신경망은 입력을 한 번에 처리하지만, RNN은 이전 정보(기억)를 다음 단계로 전달예를 들어, “오늘 날씨가…”라는 문장을 처리할 때, 앞 단어의 맥락을 참고해서 다음 단어.. 카테고리 없음 2025. 5. 12. 더보기 ›› CNN(합성곱 신경망)은 왜 이미지에 강할까? 딥러닝 분야에서 이미지 분석이나 사진 인식 이야기만 나오면 빠지지 않고 등장하는 기술이 바로 CNN(Convolutional Neural Network), 즉 합성곱 신경망입니다. 그렇다면 왜 이 CNN이라는 구조는 유독 이미지에 강한 걸까요? 이 글에서는 CNN의 기본 구조와 원리, 그리고 이미지 처리에 특화된 이유를 어렵지 않게 풀어드립니다.✅ CNN은 무엇인가요?CNN은 사람의 시각 처리 방식을 모방한 신경망 구조입니다. 이미지를 픽셀 단위로 보는 것이 아니라, 전체 이미지를 작게 나눈 조각(영역)을 통해 패턴을 찾아내는 방식이죠.예를 들어 사람도 얼굴을 볼 때 하나하나의 픽셀을 보는 것이 아니라 눈, 코, 입이라는 특징적인 구조를 먼저 인식하죠? CNN도 이와 비슷한 방식으로 이미지를 분석합니다... 카테고리 없음 2025. 5. 11. 더보기 ›› AI 지도학습과 비지도학습의 차이 인공지능, 특히 머신러닝을 배우다 보면 꼭 등장하는 두 가지 개념이 있습니다. 바로 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)입니다. 이 두 방식은 AI가 데이터를 학습하는 방식에서 큰 차이를 보이며, 사용하는 목적과 적용 분야도 다릅니다. 이 글에서는 지도학습과 비지도학습이 무엇인지, 어떻게 다른지를 쉽고 직관적인 비유와 함께 설명해드릴게요.✅ 지도학습(Supervised Learning)이란?지도학습은 “정답이 포함된 데이터”를 AI에게 보여주면서 학습시키는 방식입니다. 즉, 입력과 출력(정답)이 함께 주어지는 거예요.예를 들어, 고양이와 개 사진 각각에 “고양이”, “개” 라는 라벨이 붙어 있다면, AI는 사진을 보고 이 라벨을 기준으로 학습.. 카테고리 없음 2025. 5. 11. 더보기 ›› AI 모델 학습에 필요한 데이터 종류 인공지능이 똑똑해지기 위해서는 무엇보다 좋은 ‘데이터’가 필수입니다. 사람이 경험을 통해 배우듯, AI도 데이터를 통해 세상을 배워요. 그렇다면 AI는 어떤 데이터를 보고 배우는 걸까요? 이 글에서는 AI 모델을 학습시키기 위해 사용되는 데이터의 종류와 각각의 특징을 쉽게 정리해드립니다.✅ AI 학습에서 데이터가 중요한 이유AI는 사람처럼 사고하거나 상상하지 못해요. “보여주는 만큼만 이해하고, 알려주는 만큼만 예측할 수 있는 존재”입니다. 따라서 어떤 데이터를 얼마나, 얼마나 정확하게 제공하느냐에 따라 AI의 성능이 결정됩니다.✅ AI 학습에 쓰이는 대표적인 데이터 종류데이터 종류설명활용 예시텍스트 데이터사람이 쓴 글, 대화, 문서 등 문자 기반 정보챗봇, 번역기, 뉴스 요약이미지 데이터사진, 그림, .. 카테고리 없음 2025. 5. 11. 더보기 ›› AI가 데이터를 학습한다는 의미 인공지능에 대해 이야기할 때 자주 듣는 말 중 하나가 "AI가 데이터를 학습한다"는 표현입니다. 그런데 여기서 ‘학습’이란 과연 무슨 뜻일까요? 사람처럼 교과서를 읽고 공부한다는 걸까요? 이 글에서는 AI가 데이터를 학습한다는 것이 정확히 무슨 의미인지, 그리고 그 과정에서 어떤 일이 일어나는지를 비전공자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해드릴게요.✅ AI의 학습 = ‘패턴을 발견하는 과정’AI가 데이터를 학습한다는 것은 단순히 정보를 암기하는 것이 아니라, 그 안에 숨어 있는 규칙이나 패턴을 스스로 발견하고, 그것을 바탕으로 새로운 상황을 예측하거나 판단할 수 있게 되는 것을 의미해요.예를 들어 수천 장의 고양이 사진을 보여주면, AI는 ‘고양이’라는 존재에 대해 명확한 정의를 모르더라도 반복된 이미지 속.. 카테고리 없음 2025. 5. 10. 더보기 ›› 이전 1 2 3 다음