AI기술 해설소

딥러닝 네트워크 구조별 특징과 활용 분야별 차이점을 알고 계신가요? 비슷해 보이는 인공신경망도 구조에 따라 처리 방식과 적용 분야가 크게 달라집니다. 네트워크 구조별 차이를 이해하면 적합한 모델을 선택하는 데 도움…

GPT와 RNN, LSTM의 구조 차이와 장단점이 헷갈린 적 있으신가요? 자연어처리 분야에서 이 세 가지 모델은 자주 비교되지만, 각각의 작동 원리와 특성은 꽤 다릅니다. 단순히 이름만 알고 넘어가면 실제 프로젝트…

강화학습 주요 알고리즘 구조와 적용 분야별 차이점이 헷갈린 적 있으신가요? 알고리즘마다 작동 방식과 활용처가 달라서, 어떤 알고리즘을 선택해야 할지 혼란스러운 경우가 많거든요. 특히 강화학습은 다양한 구조가 섞여 …

많은 사람이 GPT-4가 단순히 이전 버전보다 크기만 커진 모델이라고 생각하지만, 실제로는 구조와 성능에서 근본적인 차이가 있다. 이런 오해는 GPT-4와 이전 모델들이 모두 'GPT'라는 이름 아…

GPT와 BERT 모델 구조와 학습 방식 차이를 헷갈려한 적 있으신가요? 두 모델 모두 자연어 처리 분야에서 널리 쓰이지만, 실제 내부 구조와 학습 방법이 꽤 다릅니다. 이런 차이를 정확히 알아야 적절한 AI 모델…

AI 모델 경량화는 성능 저하 없이 모델 크기와 연산량을 줄이는 기술이다. 2026년 현재, 지식 증류, 프루닝, 양자화 같은 최신 기법들이 각기 다른 상황에 맞춰 활용된다. 이 글은 AI 모델 경량화 기술 개념과…

강화학습과 머신러닝은 모두 인공지능 학습 방법이지만, 결론부터 말하면 강화학습은 ‘행동과 보상’에 집중하는 반면, 머신러닝은 ‘데이터 패턴 학습’에 초점이 맞춰져 있어요. 강화학습은 주로 의사결정 문제에 적합하고,…