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PyTorch는 Meta(구 Facebook) 가 개발한 딥러닝 프레임워크로, Define-by-Run(동적 계산 그래프) 방식을 채택하여 모델을 직관적으로 개발하고 디버깅하기 쉽습니다. 핵심은 Tensor 객체를 중심으로 한 GPU 가속 지원과 Autograd를 통한 자동 미분 기능입니다. 2025년 10월 현재 최신 안정 버전은 PyTorch 2.9.0이며, 지속적인 성능 최적화와 TorchScript, ONNX 등 프로덕션 환경을 위한 배포 도구를 제공하여 연구부터 실무 배포까지 전 과정을 지원하는 Python 중심의 강력한 생태계를 구축하고 있습니다.PyTorch의 핵심 아키텍처 및 특징PyTorch는 유연성과 속도를 위해 설계된 오픈소스 머신러닝 라이브러리입니다. 특히 연구 커뮤니티에서 가장 선..

1) RNN이란 무엇인가?기존의 **Feedforward Neural Network(순전파 신경망)**는 입력을 독립적으로 처리합니다. 하지만 언어, 시계열 데이터처럼 **순서(순차성)**가 중요한 데이터는 이런 구조로 충분히 학습할 수 없습니다.RNN은 과거의 출력을 현재 입력과 함께 고려하여 **“기억”**을 반영할 수 있습니다.즉, **이전 단계(hidden state)**를 다음 단계로 전달하는 구조로, 순차적인 맥락을 이해하는 데 강점을 가집니다.2) RNN의 핵심 구조RNN의 기본 수식은 다음과 같습니다.Hidden state 갱신h_t = tanh(W_hh * h_(t-1) + W_xh * x_t + b_h)출력 계산y_t = W_hy * h_t + b_y여기서x_t: 시점 t의 입력h_t:..

1) 자연어 처리(NLP)란?자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 사람이 사용하는 언어(한국어, 영어, 중국어 등)를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 만드는 기술입니다.쉽게 말해, 컴퓨터가 “문자열”로만 보던 텍스트를 의미 단위로 인식해 분석하는 과정입니다.활용 예시챗봇 (예: 고객센터 자동 응답)번역기 (예: Google Translate)감정 분석 (긍정/부정 리뷰 판별)텍스트 요약 (기사 핵심 요약)2) 왜 중요한가?데이터의 80% 이상이 비정형 데이터(텍스트, 이미지 등)입니다.그중 텍스트는 이메일, 고객 리뷰, SNS, 문서 등에서 가장 많이 발생하는 데이터로, 비즈니스 인사이트와 의사결정에 큰 역할을 합니다.3) NLP 처리 단계토큰화(Tokenizat..

MoE(Mixture of Experts)란 무엇인가?딥러닝 모델의 성능을 높이는 방법 중 하나는 모델의 크기를 키우는 것입니다. 하지만 모든 파라미터를 매번 사용하는 것은 계산 자원이 비효율적일 수 있습니다. 이럴 때 주목할 만한 기술이 바로 Mixture of Experts (MoE)입니다.MoE는 아주 간단히 말하면, 전체 모델 중 일부만 골라 사용하는 구조입니다. 마치 회의를 할 때 모든 전문가가 동시에 말하는 것이 아니라, 필요한 전문가 몇 명만 발언하는 것과 비슷합니다.1. MoE의 개념Mixture of Experts(MoE)는 여러 개의 **전문가 모델(Experts)**을 두고, 입력에 따라 그중 일부만 활성화하여 학습과 추론에 사용하는 방식입니다.각 전문가(Expert)는 동일한 구조를..