ITPE * JackerLab

개요ScaNN(Scalable Nearest Neighbors)은 Google에서 개발한 고성능 벡터 유사성 검색(ANN) 라이브러리로, 고차원 임베딩 벡터에서 유사한 항목을 빠르게 찾는 데 특화되어 있습니다. ScaNN은 머신러닝, 추천 시스템, 자연어 처리 등 다양한 인공지능 응용 분야에서 높은 정확도와 빠른 응답 속도를 제공합니다. 특히 GPU 및 SIMD 최적화와 효율적인 색인 알고리즘을 통해 대규모 벡터 데이터셋에서도 탁월한 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ScaNN은 고차원 벡터에서 최근접 이웃을 빠르게 검색하는 ANN(Approximate Nearest Neighbor) 라이브러리입니다.목적AI 응용 시스템에서 빠르고 정확한 벡터 검색 제공필요성기존 ANN 알고리즘의 성..

개요Denoising Autoencoders(DAE, 잡음 제거 오토인코더)는 입력 데이터에 인위적으로 노이즈를 추가한 후, 이를 원래의 깨끗한 데이터로 복원하도록 학습시키는 딥러닝 기반 자기지도 학습(self-supervised learning) 방법입니다. 이 방식은 단순한 데이터 압축을 넘어, 강건한 표현 학습과 노이즈 제거 복원 능력을 동시에 제공하며, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 도메인에서 데이터 전처리, 압축, 특징 추출, 복원 등에 활용됩니다.1. 개념 및 정의Denoising Autoencoder는 전통적인 Autoencoder 구조를 기반으로 하되, 입력 데이터 에 노이즈()를 추가한 후 이를 복원(target)으로 삼아 정답 없이도 학습하는 방식입니다.인코더(Encoder): (..