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Ⅰ. 데이터 마이닝과 통계의 차이점구분데이터 마이닝통계 분석정의데이터에서 숨겨진 패턴, 관계, 정보를 추출하고 예측 모델을 개발하는 프로세스데이터를 활용 통계적 가설을 설정하고 데이터 분석 모델을 개발하는 프로세스목적데이터 패턴 발견과 예측데이터 통계적 요약 및 추론데이터 복잡성대량의 다차원 복잡한 데이터대체로 복잡하지 않은 데이터패턴 탐색데이터 자체 분석으로 패턴 탐색통계적 가정을 기반으로 패턴 탐색활용 분야- 마케팅 및 고객 관리- 의료 및 생명과학- 제조 및 공학- 금융 및 경제- 일기 예보- 선거 예측- 교통 흐름 분석- 소비자 행동 분석방법론- 군집화 분석- 연관 분석- 분류 분석- 차원 축소- 교차 분석- 차이 검증- 상관 분석- 회귀 분석- 데이터 마이닝은 데이터로부터 가치 있는 정보를 추출..

Ⅰ. AI 파운데이션 모델 개념- 대규모 데이터셋에 의해 사전 학습되고 출력의 범용성을 고려하여 설계되어 다양한 작업에 적용될 수 있는 AI 기초 모델 Ⅱ. 파운데이션 모델의 특징 및 동작 방식가. 파운데이션 모델의 특징특징특징대큐모 데이터셋과 모델- 텍스트, 이미지, 오디오 등 방대한 양의 데이터로 사전 학습- 모델 자체도 대규모, 수억에서 수천억 개의 파라미터범용성- 여러 작업에 적용될 수 있는 범용적인 특성 모델- 하전 학습 후 파인튜닝 작업 수행으로 범용성 구축전이 학습- 사전 학습에서 얻은 지식을 특정 작업에 전이 가능- 새로운 작업에서 적은 양의 데이터로 성능 달성모듈성- 다양한 어플리케이션에 모듈식으로 적용- NLP 분야의 GPT-3는 대화형 AI, 텍스트 생성, 번역 등 작업 나. 파운데이..

Ⅰ. 기계의 자연어 처리를 위한 워드 임베딩의 개요가. 워드 임베딩의 개념개념도개념단어 간 유사도 및 중요도 파악을 위해 단어를 벡터값으로 맵핑하여 처리하는 자연어 모델링 기술 나. 워드 임베딩의 필요성- 유사한 의미 단어 군집화, 단어 간 관계를 파악하여 추론 연산 가능 Ⅱ. 워드 임베딩의 유형구분유형설명횟수 기반 임베딩BoW(Bag of Words)- 단어의 출현 빈도만으로 단어 사전 생성- 각 단어 인덱싱 기반 사전으로 만들어 분류Count Vector- 모든 문서의 단어 학습 후 단어 횟수 파악- 문서별 고유 토큰 수 기반 행렬로 표현TF-IDF- 핵심어 추출 위해 단어의 특정 문서 내 중요도 산출- TF: 단어의 문서내 빈도, IDF: 문서 빈도 수의 역수추론 기반 임베딩CBOW- 주변 단어 기..

Ⅰ. 컴퓨터 비전 분야에 Transformer 적용, ViT의 개념- Transformer 구조를 Vision 분야에 적용해 대량의 이미지 데이터 학습 및 이미지 분류하는 모델 Ⅱ. ViT의 개념도 및 매커니즘가. ViT의 개념도- 이미지를 패치(16*16) 분할하고 각 패치의 선형 임베딩을 Transformer의 입력으로 사용 나. ViT의 매커니즘단계설명이미지 패치분할- 입력 이미지를 고정된 크기의 패치로 분할선형 임베딩- 각 패치는 선형 투영을 통해 벡터 형태로 변환위치 임베딩 추가- 패치의 위치 정보를 유지하기 위해 위치 임베딩 추가- 순서 정보를 알 수 없기 때문에 위치 정보 필요Transformer 인코더- 패치의 선형 임베딩과 위치 임베딩 결합- 결합된 벡터를 Transformer 인코더에 ..

Ⅰ. 파인 튜닝과 프롬프트 엔지니어링 정의 비교파인 튜닝프롬프트 엔지니어링- 사전 학습된 모델을 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 재학습- 모델 입력 프롬프트 최적화하여 원하는 출력 결과 얻는 방법  Ⅱ. 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링 상세 비교특징파인튜닝프롬프트 엔지니어링데이터요구량- 많은 양의도메인 특화 데이터 필요- 상대적으로 적은 양의 데이터로도 가능시간 및 비용- 모델 재학습에 상당한 시간과 자원 소요- 프롬프트 최적화는 비교적 짧은 시간내에 가능유연성- 특정 작업에 최적화된 모델 생성 가능- 다양한 작업에 동일 모델 활용 가능기술적요구사항- 딥러닝 및 모델 훈련에 대한 깊은 이해 필요- 프롬프트 설계와 실험에 대한 이해 필요출력 일관성- 높은 일관성 보장- 프롬프트에 따라 출력 결과 변동확장성- ..

Ⅰ. 실시간 피드백 학습, Adaptive AI의 개요- 새로운 데이터 기반 모델 지속 재학습하여 예측 불가능한 실제 상황의 변화에 신속하게 적응하는 것을 목표로하는 인공지능 기술 Ⅱ. Adaptive AI 개념도와 기술 요소가. Adaptive AI 개념도- 목표 지향, 실시간 피드백, 적응형 학습 기반 프로세스 수준의 운영 및 변화 관리 수행 나. Adaptive AI 기술 요소구분기술 요소설명목표 지향딥 러닝- CNN, RNN 등 활용 스스로 학습하는 머신 러닝 기법강화학습- 환경 변화에 따라 계속해서 에이전트 학습하는 기법제로샷 러닝- 한번도 관측되지 않은 클래스에 대한 분류 학습실시간 피드백환경 인지 지능- 다양한 센싱 정보 측정 및 분석 고도화로 주변 환경 인지SLAM- Simultaneous..