모든 순간이 'AI'였다.

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드  Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델은 특히 기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등에서 뛰어난 성능을 발휘하는 모델입니다. 이 모델은 하나의 문장(입력 시퀀스)을 받아 또 다른 문장(출력 시퀀스)으로 변환하는 방식으로 작동합니다. 오늘은 Seq2Seq 모델의 기본 개념과 그 한계를 보완한 Attention 메커니즘에 대해 알아보겠습니다.  1. Seq2Seq 모델이란?Seq2Seq는 RNN 계열의 모델로, 하나의 시퀀스를 입력받아 또 다른 시퀀스를 출력하는 구조입니다. 이 모델은 주로 기계 번역에서 많이 사용됩니다. 예를 들어, 영어 문장을 입력하면 그에 해당하는 한국어 문장을 출력하는 방식이죠. 1) Seq2Seq의 구조Seq2Se..

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드 이번 글에서는 GasRateCO2 데이터셋을 사용해 시계열 예측을 진행하는 과정을 소개할게요. 우리는 파이토치 기반의 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 사용해서 예측 작업을 수행할 거예요. 데이터를 불러오고 전처리한 뒤, 모델을 학습시키고 평가하는 전 과정을 함께 진행해 보겠습니다. 1. 필요 모듈 임포트우선, 필요한 모듈을 임포트해볼게요. torch, darts, torchinfo 등의 모듈을 사용하고, GPU가 사용 가능한지 확인해볼게요.!pip install darts!pip install torchinfoimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torc..

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드 이번 글에서는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 사용해 주식 데이터를 예측하는 과정을 단계별로 설명하려고 합니다. 주식 시장의 데이터는 시간에 따라 변화하는 시계열 데이터로, 과거 데이터를 바탕으로 미래의 주가를 예측하는 데 LSTM은 RNN의 한계를 보완한 적합한 모델입니다. 1. 필요한 모듈 임포트먼저, 필요한 모듈을 모두 임포트하고 GPU가 사용 가능한 경우 이를 설정합니다.import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchinfo import summaryfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderimport ..

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드  이번 글에서는 다중 선형 회귀를 파이토치로 직접 구현해보는 과정을 소개할게요. 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 사용해서 비선형 데이터에 대한 예측을 해볼 거예요. 처음부터 끝까지 함께 진행하면서 학습 과정과 평가 방법까지 차근차근 살펴봐요.  1. 필요 모듈 로드 먼저, 필요한 라이브러리를 가져오고 GPU가 사용 가능한지 확인해볼게요. 파이토치, 데이터 전처리 및 시각화를 위한 다양한 모듈들을 사용합니다. !pip install torchinfoimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torch.utils.data import DataLoader, Dataset, random_spli..

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드  이번 글에서는 파이토치(Pytorch)를 사용하여 단순 선형 회귀 모델을 구현하고 학습시키는 과정을 단계별로 살펴볼게요. 기본적인 데이터셋 생성부터 모델 정의, 학습, 평가, 시각화까지 전체 워크플로우를 다뤄요. 이 글을 통해 선형 회귀 모델이 어떻게 작동하는지 이해하고, 파이토치를 이용해 직접 모델을 구현해봐요.  1. 필요한 라이브러리 로드 먼저 실습에 필요한 라이브러리부터 설치하고 가져와야겠죠? torchinfo는 모델 구조를 확인하는 데 유용한 도구에요.pip install torchinfoimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torch.utils.data import D..