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2025/05/26 2

State-Space Model(상태공간 모델)

개요State-Space Model(상태공간 모델)은 시간에 따라 변화하는 시스템의 동작을 수학적으로 설명하기 위한 모델로, 공학, 제어 이론, 경제학, 신호처리 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 이 모델은 시스템의 입력, 상태, 출력 간의 관계를 행렬 형태로 기술하여 복잡한 동적 시스템을 효과적으로 분석하고 제어할 수 있도록 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의시스템의 상태(state)와 그 변화에 따른 출력을 기술하는 수학 모델목적시간에 따라 변화하는 시스템을 분석하고 제어하기 위함배경선형시불변(LTI) 시스템 이론에 기반한 동적 시스템 모델링 방식State-Space Model은 전통적인 전달함수 방식보다 유연성이 높고, 다변량 시스템에 적합하다는 점에서 제어 이론의 핵심 기법으로 자리잡..

Topic 02:18:57

Direct Preference Optimization (DPO)

개요Direct Preference Optimization(DPO)는 사용자 피드백 또는 선호 데이터를 직접 활용하여 AI 모델의 행동을 조정하는 최신 최적화 기법입니다. 기존의 강화 학습 방식(RLHF)보다 단순하고 효율적으로 사용자 만족도를 높일 수 있어, AI 모델의 성능을 한 차원 끌어올리는 방식으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의사용자 선호(preference)에 기반해 AI 모델의 출력을 직접 최적화하는 방법목적사용자의 기대에 더 부합하는 응답을 생성하는 모델 훈련필요성RLHF의 복잡성과 비용 문제를 해결하고, 보다 정교한 사용자 맞춤 응답 제공DPO는 복잡한 보상 모델 없이도 AI 응답의 질을 향상시키는 방식으로, ChatGPT 등 대규모 언어모델(LLM) 튜닝에 효과..

Topic 00:18:06
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