airoot의 인공지능 이야기

GNN(Graph Neural Network)은 딥러닝에서 그래프 데이터를 처리하는 모델로, 그래프 기반 딥러닝 모델의 범주에 속한다. GNN은 특히 비정형 데이터(unstructured data)에서 노드, 엣지, 그래프 구조를 학습하는 데 사용된다. 이를 통해 그래프의 구조적 정보와 노드 간의 관계를 모델링하고 학습할 수 있다.GNN의 개요그래프 데이터 처리: GNN은 그래프 데이터를 처리하기 위해 개발된 모델로, 그래프는 노드(정점)와 엣지(간선)로 구성된다. 이러한 그래프 구조는 소셜 네트워크, 분자 구조, 지식 그래프, 추천 시스템, 교통 네트워크 등 다양한 분야에서 자연스럽게 나타난다.학습 대상:노드 분류(Node Classification): 그래프 내의 개별 노드의 레이블을 예측하는 작업이..

"해석 가능한 AI"는 AI 모델이나 알고리즘이 내리는 결정이나 예측의 과정을 인간이 이해하고 설명할 수 있는 AI를 의미합니다. 이는 AI가 왜 특정한 결정을 내렸는지를 명확하게 설명할 수 있는 능력을 갖추고 있음을 말한다. 우리 모두 알다시피 현재의 인공지능은 상황에 따라 충분히 거짓말을 하고 있기 때문이다. 일반적으로 AI, 특히 딥러닝 모델들은 매우 복잡하고, 그 내부 구조가 '블랙 박스'처럼 느껴질 수 있다. 이러한 모델들이 어떻게 특정 결론에 도달했는지 알기 어려울 때가 많다. 하지만 해석 가능한 AI는 이 과정에서 어떤 특성들이 중요한 역할을 했는지, 또는 어떤 규칙들이 적용되었는지를 설명할 수 있어야 한다. 이러한 해석 가능성은 특히 의료, 금융, 법률과 같은 민감한 분야에서 중요한데, 이..

역전파(Backpropagation)는 인공 신경망에서 사용되는 핵심 알고리즘으로, 신경망의 가중치(weight)를 학습시키는 데 사용된다. 역전파 알고리즘은 신경망의 출력과 실제 값 사이의 오차를 기반으로 가중치를 업데이트하여 신경망의 성능을 향상시키는 과정이다.  이 과정을 통해 기존 퍼셉트온의 XOR미해결 문제를 해결할 수 있었다.1. 기본 개념신경망은 여러 개의 층(layer)으로 구성되어 있으며, 각 층에는 여러 개의 뉴런(neuron)이 있다. 각 뉴런은 입력 값을 받아 가중치와 곱한 후 비선형 활성화 함수를 통해 다음 층으로 전달한다. 신경망의 학습 과정은 주어진 입력에 대해 원하는 출력 값을 만들어내기 위해 가중치를 조정하는 과정이다.2. 순전파(Forward Propagation)입력 데..

리처드 도킨스의 "이기적 유전자"에 의하면 인간은 DNA를 전달하기 위한 생존기계에 불과하다고 한다.사실 모든 생물은 어찌 보면 종족 보존이라는 가장 기본적인 본능에 의해 동작한다.비록 인간은 가장 많이 진화된 동물로서 좀 더 복잡하고 추상적인 행동이 가능할지라도 이 기본 본능을 벋어 날 수 없다.생명체가 전달하고 하는 그 DNA의 조상을 계속 추적하다 보면 태초의 진핵세포였던 루카의 DNA가 나올 것이다.물론 DNA의 전파 원리 상 최초의 루카의 DNA는 현재의 생물에게 남아 있지 않겠지만 생명체가 자신의 것이라도 믿는 DNA를 계속 전파시키려고 노력하고 있다. 리처드 도킨스는 무신론자이면서 과학자로서 인간의 탄생에 그 누구의 특별한 사명도 존재하지 않는다고 생각한다.이러한 관점은 어떠면 인공지능에 있..

다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)은 인공 신경망의 한 형태로, 여러 개의 퍼셉트론 층으로 구성되어 있다. MLP는 입력층, 하나 이상의 은닉층, 출력층으로 이루어져 있으며, 각 층은 다수의 노드(뉴런)로 구성된다. MLP는 단순한 퍼셉트론으로 해결할 수 없는 비선형 문제(XOR 문제)를 해결할 수 있도록 고안되었다.다층 퍼셉트론의 구조입력층(Input Layer):네트워크의 첫 번째 층으로, 각 노드는 입력 데이터를 받아들인다. 이 층은 단순히 데이터를 다음 층으로 전달하는 역할을 한다.은닉층(Hidden Layers):하나 이상의 은닉층으로 구성될 수 있으며, 각 은닉층은 여러 개의 노드로 구성된다. 은닉층의 노드는 입력 데이터를 처리하고 특징을 추출하는 역할을 한다.은..