ITPE * JackerLab

Integrated Gradients

개요Integrated Gradients는 복잡한 딥러닝 모델의 예측 결과에 대한 신뢰할 수 있는 설명을 제공하는 기법입니다. 본 글에서는 이 기법의 개념, 수학적 기반, 주요 특징과 적용 사례를 중심으로 설명하며, XAI(Explainable AI)의 핵심 도구로서 Integrated Gradients가 왜 중요한지를 탐구합니다.1. 개념 및 정의Integrated Gradients는 입력의 각 피처가 모델의 출력에 미치는 영향을 정량적으로 계산하는 기법입니다. 기존의 그래디언트 기반 방법과 달리, 입력 값과 기준 값(baseline) 사이의 적분을 통해 더 안정적이고 해석 가능한 결과를 제공합니다.목적: 입력 피처의 중요도를 수치로 평가하여 모델의 판단 근거를 설명필요성: 딥러닝 모델의 블랙박스 문제..

MAML (Model-Agnostic Meta-Learning)

개요MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)은 적은 양의 데이터로도 다양한 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 설계된 메타 학습 알고리즘입니다. 본 글에서는 MAML의 개념과 특징, 구성 요소, 기술 스택, 장점, 실제 활용 사례 등을 심층적으로 다루며, 메타 학습과 기존 딥러닝 학습 방식과의 차이를 비교합니다.1. 개념 및 정의MAML은 "모델 불가지론적 메타 학습" 기법으로, 어떤 모델 구조에도 적용 가능한 범용적인 메타 러닝 알고리즘입니다. 일반적인 딥러닝이 많은 데이터를 필요로 하는 반면, MAML은 적은 샘플만으로도 모델이 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 훈련합니다.목적: 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있는 초기 파라미터 학습필요성: 데이터가 부족하거나 다양한 ..

Neural Architecture Search (NAS)

개요Neural Architecture Search(NAS)는 인공지능(AI) 모델의 구조를 사람이 수작업으로 설계하지 않고, 알고리즘이 자동으로 최적화된 신경망 구조를 탐색하는 기술이다. 이 기술은 모델의 정확도, 경량화, 효율성 등을 자동으로 조율함으로써 AI 모델 개발의 생산성과 성능을 동시에 향상시키는 핵심 방법론으로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의NAS는 탐색 알고리즘을 활용해 주어진 목표(정확도, 연산량 등)에 최적화된 신경망 구조를 자동으로 설계하는 기법목적수작업 설계의 한계를 넘어서고, 최적 성능을 갖는 구조를 효율적으로 발견필요성설계 비용 절감, 고성능 모델 자동 설계, 맞춤형 경량 모델 필요 증가2. 특징특징설명기존 방식과 비교자동 구조 설계전문가가 아닌 알고리즘이 ..

DARTS (Differentiable Architecture Search)

개요DARTS는 Neural Architecture Search(NAS)의 대표적인 기법으로, 신경망 구조 탐색 문제를 미분 가능한 연속 최적화 문제로 변환함으로써 기존 NAS 방식의 계산 자원 소모 문제를 획기적으로 개선한 알고리즘이다. 본 포스트에서는 DARTS의 핵심 개념, 작동 원리, 기술적 강점, 활용 사례 등을 상세히 다룬다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DARTS는 신경망 구조 설계를 연속적인 확률적 선택 문제로 모델링하고, 경사 하강법을 통해 효율적으로 최적 구조를 탐색하는 NAS 기법목적고성능 딥러닝 모델을 수작업 설계 없이 자동으로 도출필요성기존 NAS는 탐색 시간 및 자원이 과도하게 소모됨 (수천 GPU 시간 필요)2. 특징특징설명기존 NAS 대비미분 가능 탐색 공간구조 선택을 ..

MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)

개요MADDPG는 다중 에이전트 강화학습(MARL)을 위한 대표적인 알고리즘으로, 각 에이전트가 독립적으로 정책을 학습하면서도, 공동의 환경 이해를 통해 협력 및 경쟁 전략을 최적화할 수 있도록 설계된 Off-policy Actor-Critic 방식의 알고리즘이다. 이는 복잡한 상호작용이 존재하는 환경(예: 로봇 군집, 자율 주행 차량, 게임 에이전트 등)에서 효과적으로 학습할 수 있는 프레임워크를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의MADDPG는 DDPG 기반으로 확장된 알고리즘으로, 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트가 고유한 정책을 가지며, 중앙집중식 비판자(Critic)를 통해 공동 훈련하는 방식목적에이전트 간 상호작용을 고려한 안정적 정책 학습 수행필요성독립형 DDPG는 상대 에이전트의..

VideoPoet (Token-Infusion)

개요VideoPoet은 구글(Google DeepMind)에서 개발한 멀티모달 생성형 모델로, 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상을 하나의 시퀀스 토큰화 구조로 통합하여 동영상을 생성하는 최신 AI 프레임워크이다. 특히 Token-Infusion 기법을 활용해 다양한 모달리티 간 통합을 자연스럽게 구현할 수 있다는 점에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의VideoPoet은 텍스트, 오디오, 이미지 입력을 받아 동영상을 생성할 수 있는 autoregressive 멀티모달 모델목적간단한 텍스트 명령으로 복잡한 영상 콘텐츠 생성 가능하게 함필요성기존 비디오 생성 모델의 모달리티 분리 한계를 극복하고 창의적 영상 합성 요구 증가2. 특징특징설명기존 모델과 비교Token-Infusion각 moda..

AudioGen

개요AudioGen은 메타(Meta AI)가 개발한 텍스트 기반 오디오 생성 모델로, 자연어 입력을 바탕으로 환경음, 효과음, 배경 사운드 등을 고품질로 합성할 수 있는 생성형 AI 시스템이다. 다양한 일상적, 창작적 상황에서 활용 가능하며, 특히 비주얼 콘텐츠 제작 및 가상 환경 구축에 유용하다.1. 개념 및 정의항목설명정의AudioGen은 텍스트 설명을 입력받아 대응하는 환경 소리, 효과음을 생성하는 딥러닝 기반 오디오 생성 모델목적텍스트 기반 오디오 합성 자동화를 통해 창작 효율 극대화필요성직접 녹음 또는 Foley 작업의 시간·비용 한계를 극복할 필요성 증가2. 특징특징설명기존 방식과 비교텍스트 제어 생성자연어로 소리의 종류, 배경, 동작 등을 명시 가능기존: 샘플 수집 또는 수작업 Foley 필..

MusicLM

개요MusicLM은 구글(Google)이 개발한 텍스트 기반 음악 생성 모델로, 사용자가 입력한 자연어 설명을 바탕으로 고품질의 음악을 생성한다. 이 모델은 언어-오디오 임베딩 학습을 통해 음악의 구조, 스타일, 악기 구성, 감정 등 다양한 요소를 반영하여 실제 음악처럼 자연스러운 결과물을 생성할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의MusicLM은 텍스트 설명을 입력받아 AI가 음악을 생성하는 멀티모달 생성형 모델목적비전문가도 창작 가능한 텍스트 기반 음악 제작 도구 제공필요성기존 음악 생성 모델은 제어 가능성 부족, 텍스트 기반 제어 요구 증가2. 특징특징설명기존 모델과 비교텍스트 기반 제어자연어로 음악의 스타일, 악기, 분위기 등 지정 가능Jukebox는 가사 기반, Text-to-Music..

Point Transformer

개요Point Transformer는 트랜스포머의 강력한 표현 학습 능력을 3D 포인트 클라우드 처리에 적용한 모델로, 각 포인트 간의 공간 관계를 동적으로 학습하여 정밀한 분류, 분할, 위치 추정 등을 가능하게 한다. 이 모델은 기존의 PointNet++가 갖는 지역 처리 한계를 극복하고, Attention 메커니즘을 통해 유연하고 정밀한 특징 추출을 실현한다.1. 개념 및 정의항목설명 정의Point Transformer는 3D 포인트 클라우드의 지역 구조를 Self-Attention 기반으로 동적으로 학습하는 트랜스포머 아키텍처목적국소적이고 계층적인 공간 정보를 유연하게 통합하여 정확한 3D 인식 수행필요성고정된 필터 기반 처리(PN++)의 한계를 극복하고, 위치 민감한 표현 학습 필요2. 특징특징설..

PointNet++

개요PointNet++는 비정형 3차원 포인트 클라우드 데이터를 처리하기 위해 설계된 딥러닝 모델로, PointNet의 한계를 극복하고 지역 정보를 계층적으로 학습할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 다양한 밀도와 크기의 지역 구조를 효과적으로 인식하여 3D 물체 인식, 분할, 신경재구성 등 여러 3D 비전 작업에서 탁월한 성능을 보여준다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의PointNet++는 포인트 클라우드의 지역 정보를 샘플링하고 그룹화한 후 PointNet을 반복적으로 적용하는 계층적 구조의 신경망목적국소 및 전역 지오메트리 정보를 동시에 학습하여 정밀한 3D 인식 수행필요성PointNet은 전체 포인트를 독립적으로 처리하여 국소 정보 손실 발생2. 특징특징설명기존 PointNet과 비교계층적 구..

Mask2Former

개요Mask2Former는 인스턴스 세분화, 시맨틱 세분화, 팬옵틱 세분화 작업을 하나의 아키텍처에서 통합적으로 처리할 수 있는 범용 세분화 프레임워크이다. MaskFormer의 후속작으로서, 트랜스포머 구조와 다중 레벨 feature fusion을 기반으로 하여 다양한 세분화 태스크에 최적의 성능을 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Mask2Former는 이미지 세분화 전반을 하나의 통합된 트랜스포머 모델로 처리하는 범용 Segmentation 아키텍처목적세분화 태스크의 범용화 및 성능 향상, 단일 모델로 다중 태스크 처리필요성기존 세분화 모델은 인스턴스/시맨틱/팬옵틱을 개별 구조로 처리해야 했던 한계 존재2. 특징특징설명기존 모델 대비Unified Architecture하나의 트랜스포머 모..