Tech_Summary

 

1. VAE는 입력 데이터를 잠재 변수로 인코딩한 후 샘플링된 잠재 변수로부터 데이터를 디코딩한다.
   • 참 / 거짓
2. GAN의 판별자는 입력된 데이터가 진짜인지 가짜인지 판별한다.
   • 참  / 거짓
3. Transformer 모델은 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스 내의 단어 간 관계를 모델링한다.
   • 참  / 거짓
4. DBN은 여러 층의 제한된 볼츠만 머신(RBM)으로 구성된다.
   • 참  / 거짓
5. Diffusion 모델은 데이터를 노이즈로 변환한 후 이를 다시 원본 데이터로 복원하는 과정을 학습한다.
   • 참 / 거짓

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1. VAE의 재파라미터화 트릭(reparameterization trick)에 대해 설명하시오.
   • 재파라미터화 트릭은 확률 변수의 샘플링 과정에서 그래디언트를 계산할 수 있도록 하는 기법으로, z=μ+σ⊙ϵ\mathbf{z} = \mu + \sigma \odot \mathbf{\epsilon}z=μ+σ⊙ϵ 형태로 표현됩니다.
2. GAN의 생성자와 판별자의 역할을 설명하시오.
   • 생성자는 랜덤 노이즈로부터 가짜 데이터를 생성하고, 판별자는 입력된 데이터가 진짜인지 가짜인지 판별합니다.
3. Transformer 모델에서 셀프 어텐션(self-attention) 메커니즘의 역할을 설명하시오.
   • 셀프 어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스 내의 모든 단어 간의 관계를 모델링하여 각 단어의 중요도를 계산합니다.
4. Deep Belief Network(DBN)의 학습 과정을 설명하시오.
   • DBN은 여러 층의 RBM을 비지도 학습으로 사전 훈련한 후, 전체 네트워크를 지도 학습으로 미세 조정합니다.
5. Diffusion 모델의 Forward Process와 Reverse Process를 설명하시오.
   • Forward Process는 원본 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하고, Reverse Process는 노이즈 데이터를 원본 데이터로 복원하는 과정입니다.

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1. VAE의 손실 함수 계산 문제
   • 주어진 입력 데이터와 재구성된 데이터 간의 Reconstruction Loss와 KL Divergence를 계산하시오.
2. GAN의 손실 함수 계산 문제
   • 생성자와 판별자의 손실 함수를 계산하고, 이를 기반으로 가중치 업데이트 과정을 설명하시오.
3. Transformer 모델의 어텐션 값 계산 문제
   • 주어진 Query, Key, Value 값을 이용하여 어텐션 메커니즘의 출력 값을 계산하시오.

 

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1. VAE의 응용 문제
   • VAE를 이용하여 특정 이미지 데이터를 생성하는 과정을 설명하시오.
2. GAN의 응용 문제
   • GAN을 이용하여 이미지 변환(예: 흑백 이미지에서 컬러 이미지로)을 수행하는 과정을 설명하시오.
3. Transformer를 이용한 기계 번역 문제
   • Transformer 모델을 이용하여 문장을 번역하는 과정을 설명하시오.
4. DBN을 이용한 이미지 분류 문제
   • DBN을 이용하여 이미지 분류를 수행하는 과정을 설명하시오.
5. Diffusion 모델을 이용한 이미지 복원 문제
   • Diffusion 모델을 이용하여 노이즈가 추가된 이미지를 복원하는 과정을 설명하시오.

주요 이론 및 알고리즘

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1. 변분추론은 posterior 확률을 근사하기 위해 사용된다.
   • 참 / 거짓
2. VAE는 입력 데이터를 잠재 변수로 인코딩한 후, 이 잠재 변수로부터 데이터를 디코딩한다.
   • 참 / 거짓
3. GAN의 생성자는 입력 데이터가 진짜인지 가짜인지 판별하는 역할을 한다.
   • 참 / 거짓  (GAN의 생성자는 새로운 데이터를 생성하는 역할을 하고, 판별자는 입력 데이터가 진짜인지 가짜인지 판별하는 역할을 합니다.)
4. Wasserstein GAN은 모드 붕괴 문제를 해결하기 위해 Wasserstein distance를 사용한다.
   • 참 / 거짓
5. Cycle GAN은 paired 데이터셋을 필요로 한다.
   • 참 / 거짓 (Cycle GAN은 paired 데이터셋 없이도 학습할 수 있습니다.)

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1. Variational Inference(변분추론)의 목표와 이를 사용하는 이유를 설명하시오.
   • 변분추론의 목표는 데이터 x가 주어졌을 때 잠재 변수 z의 posterior 확률 p(z∣x를 근사하는 것입니다. 이는 p(z∣x)를 직접 계산하는 것이 어려운 문제(intractable)일 때 유용하며, 주어진 q(z) 분포를 p(z∣x)에 가깝게 만드는 방식으로 접근합니다.
2. Variational Autoencoder(VAE)의 ELBO를 최대화하는 것이 중요한 이유를 설명하시오.
   • Evidence Lower Bound (ELBO)를 최대화하는 것은 Kullback-Leibler divergence (DKL)를 최소화하는 효과를 가지며, 이는 q(z)가 p(z∣x)와 가깝다는 것을 의미합니다. ELBO를 최대화하면 모델이 더 좋은 근사 posterior를 학습할 수 있습니다.
3. GAN의 기본 구조와 학습 과정을 설명하시오.
   • GAN은 두 개의 신경망, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)로 구성됩니다. 생성자는 랜덤 노이즈로부터 가짜 데이터를 생성하고, 판별자는 입력된 데이터가 진짜인지 가짜인지 판별합니다. 학습 과정에서 생성자는 판별자를 속이도록 학습하고, 판별자는 가짜 데이터를 잘 판별하도록 학습합니다. 이 과정은 두 네트워크가 경쟁적으로 학습하는 minimax 게임으로 표현됩니다.
4. Cycle GAN의 Cycle Consistency Loss가 중요한 이유를 설명하시오.
   • Cycle Consistency Loss는 Cycle GAN에서 입력 이미지가 타겟 도메인으로 변환된 후 다시 원래 도메인으로 변환되었을 때, 원본 이미지와 동일해야 한다는 제약을 부여합니다. 이는 비슷한 특징을 가진 이미지를 생성하도록 도와줍니다.
5. Wasserstein GAN이 모드 붕괴 문제를 해결하는 방법을 설명하시오.
   • Wasserstein GAN은 모드 붕괴 문제를 해결하기 위해 Wasserstein distance(지구 이동 거리)를 사용합니다. 이는 두 확률 분포 간의 차이를 더 세밀하게 측정할 수 있으며, 학습 과정에서 생성자와 판별자가 균형 있게 성장할 수 있도록 도와줍니다.

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1. VAE의 손실 함수 계산 문제

• 주어진 입력 데이터와 재구성된 데이터 간의 Reconstruction Loss와 KL Divergence를 계산하시오.

 

2. GAN의 손실 함수 계산 문제

• 생성자와 판별자의 손실 수를 계산하고, 이를 기반으로 가중치 업데이트 과정을 설명하시오.

 

3. Wasserstein GAN의 손실 함수 계산 문제

• Wasserstein distance 기반 손실 함수를 사용하여 생성자와 판별자의 손실을 계산하시오.

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1. VAE를 이용하여 새로운 데이터를 생성하는 과정을 설명하시오.
   • VAE는 입력 데이터를 인코딩하여 잠재 변수를 얻고, 이 잠재 변수로부터 새로운 데이터를 디코딩합니다. 잠재 변수를 샘플링할 때, 학습된 분포를 사용하여 다양한 데이터를 생성할 수 있습니다.
2. GAN을 이용하여 특정 클래스의 이미지를 생성하는 방법을 설명하시오.
   • Conditional GAN을 사용하여 클래스 정보를 생성자와 판별자에 입력으로 제공하면, 특정 클래스에 해당하는 이미지를 생성할 수 있습니다.
3. Transformer를 이용한 자연어 처리 모델의 학습 과정을 설명하시오.
   • Transformer 모델은 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스 내의 모든 단어 간의 관계를 모델링합니다. 학습 과정에서는 입력 시퀀스와 타겟 시퀀스를 사용하여 다음 단어를 예측하도록 모델을 훈련합니다.
4. DBN을 이용하여 이미지 데이터를 분류하는 과정을 설명하시오.
   • Deep Belief Network(DBN)는 여러 층의 Restricted Boltzmann Machine(RBM)으로 구성되며, 각 층을 비지도 학습으로 사전 훈련한 후 전체 네트워크를 지도 학습으로 미세 조정하여 이미지 데이터를 분류합니다.
5. Diffusion 모델을 이용하여 노이즈가 추가된 이미지를 복원하는 과정을 설명하시오.
   • Diffusion 모델은 Forward Process를 통해 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하고, Reverse Process를 통해 노이즈가 추가된 데이터를 원본 데이터로 복원합니다. 학습 과정에서는 이 두 과정을 반복하여 모델이 노이즈 제거를 학습합니다.

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1. Variational Inference(변분추론)의 목적과 사용하는 이유를 설명하시오.
   • 변분추론의 목적은 데이터 xxx가 주어졌을 때 잠재 변수 z의 posterior 확률 p(z∣x)를 근사하는 것입니다. 이는 p(z∣x)를 직접 계산하는 것이 어려운 문제(intractable)일 때 유용하며, 주어진 q(z) 분포를 p(z∣x)에 가깝게 만드는 방식으로 접근합니다.
2. Variational Autoencoder(VAE)의 ELBO를 최대화하는 것이 중요한 이유를 설명하시오.
   • Evidence Lower Bound (ELBO)를 최대화하는 것은 Kullback-Leibler divergence (DKL)를 최소화하는 효과를 가지며, 이는 q(z)가 p(z∣x)와 가깝다는 것을 의미합니다. ELBO를 최대화하면 모델이 더 좋은 근사 posterior를 학습할 수 있습니다.
3. Diffusion 모델의 forward와 reverse 과정을 설명하시오.
   • Diffusion 모델의 forward 과정에서는 원본 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하여 노이즈 데이터 xT​를 생성합니다. reverse 과정에서는 이 노이즈 데이터를 원본 데이터로 되돌리는 과정을 통해 데이터를 복원합니다. 이는 Markov Process를 따릅니다.
4. DDPM의 Loss function에 대해 설명하시오.
   • DDPM의 Loss function은 두 평균의 차이를 최소화하여 DKL을 줄이는 데 중점을 둡니다. 노이즈 사이의 공분산은 없다고 가정하며, 각 단계에서의 노이즈를 예측하여 최종적으로 원본 데이터를 재구성합니다.
5. Stable Diffusion 모델의 주요 특징을 설명하시오.
   • Stable Diffusion 모델은 전체 이미지에 대해 DDPM을 실행하는 대신, autoencoder로 압축된 중요한 latent 정보에 대해 DDPM을 수행합니다. 이는 U-Net architecture와 cross-attention mechanism을 사용하여 추가 정보(예: 텍스트)에 조건화된 이미지를 생성합니다.

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1. VAE의 손실 함수 계산 문제

• 주어진 입력 데이터와 재구성된 데이터 간의 Reconstruction Loss와 KL Divergence를 계산하시오.

2. GAN의 손실 함수 계산 문제

• 생성자와 판별자의 손실 함수를 계산하고, 이를 기반으로 가중치 업데이트 과정을 설명하시오.

3. Diffusion 모델의 Loss function 계산 문제

• Forward 및 Reverse 과정에서 각 단계의 Loss function을 계산하시오.

 

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1. VAE를 이용하여 새로운 데이터를 생성하는 과정을 설명하시오.
   • VAE는 입력 데이터를 인코딩하여 잠재 변수를 얻고, 이 잠재 변수로부터 새로운 데이터를 디코딩합니다. 잠재 변수를 샘플링할 때, 학습된 분포를 사용하여 다양한 데이터를 생성할 수 있습니다.
2. GAN을 이용하여 특정 클래스의 이미지를 생성하는 방법을 설명하시오.
   • Conditional GAN을 사용하여 클래스 정보를 생성자와 판별자에 입력으로 제공하면, 특정 클래스에 해당하는 이미지를 생성할 수 있습니다.
3. Transformer를 이용한 자연어 처리 모델의 학습 과정을 설명하시오.
   • Transformer 모델은 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스 내의 모든 단어 간의 관계를 모델링합니다. 학습 과정에서는 입력 시퀀스와 타겟 시퀀스를 사용하여 다음 단어를 예측하도록 모델을 훈련합니다.
4. DDPM을 사용하여 이미지 데이터를 생성하는 과정을 설명하시오.
   • DDPM은 원본 데이터에 노이즈를 추가하는 forward process와, 노이즈 데이터로부터 원본 데이터를 복원하는 reverse process를 사용하여 이미지 데이터를 생성합니다. 학습 과정에서 모델은 노이즈 제거를 학습하며, 이를 통해 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다.
5. Stable Diffusion 모델을 이용하여 텍스트 조건화 이미지를 생성하는 과정을 설명하시오.
   • Stable Diffusion 모델은 autoencoder를 사용하여 원본 이미지를 latent 공간으로 변환하고, 이 latent 공간에서 diffusion 모델을 적용합니다. 텍스트 조건화 정보를 CLIP 기반으로 제공하여 이미지 생성 과정에 반영합니다.

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1. XAI는 AI 시스템의 투명성과 해석 가능성을 향상시키기 위한 기술이다.
   • 참 / 거짓
2. LIME은 모델 내부의 프로세스를 설명하는 본질적인 방법이다.
   • 거짓 (LIME은 Post-hoc 모델-불가지론적 방법입니다.)
3. Grad-CAM은 주로 CNN 구조를 해석하는 데 사용된다.
   • 참 / 거짓
4. SHAP 값은 모델의 출력을 설명하기 위한 유일한 솔루션을 제공한다.
   • 참 / 거짓
5. 내재적 방법(intrinsic methods)은 일반적으로 성능 저하를 초래하지 않는다.
   • 거짓 (내재적 방법은 성능 저하를 초래할 수 있습니다.)

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1. XAI가 중요한 이유를 설명하시오.
   • XAI는 AI 시스템의 결정을 이해하고 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 특히 의료, 법률, 금융과 같은 중요한 분야에서 AI 모델이 사용될 때 더 중요합니다. 또한, XAI는 AI 시스템의 편향성을 줄이고, 공정성을 높이며, 보안 및 윤리적 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.
2. LIME의 기본 아이디어와 작동 방식을 설명하시오.
   • LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)은 특정 예측에 대한 로컬 해석을 제공하는 포스트-호크 모델-불가지론적 방법입니다. 이는 복잡한 모델을 단순한 선형 모델로 근사하여 각 특징의 기여도를 설명합니다. LIME은 데이터 포인트 주변의 새로운 샘플을 생성하고, 원래 모델로부터 예측을 얻은 후, 이 예측을 사용하여 로컬 선형 모델을 학습합니다.
3. Grad-CAM과 CAM의 차이점을 설명하시오.
   • CAM(Class Activation Mapping)은 특정 클래스에 대한 활성화 맵을 생성하여 CNN 모델이 특정 클래스에 주목하는 영역을 시각화합니다. Grad-CAM(Gradient-weighted CAM)은 CAM의 확장으로, 모든 CNN 구조에 적용될 수 있으며, 특정 클래스에 대한 그래디언트를 계산하여 활성화 맵을 생성합니다. Grad-CAM은 특히 FC 레이어가 있는 모델에서도 사용할 수 있습니다.
4. SHAP의 세 가지 고유한 속성을 설명하시오.
   • SHAP(Shapley Additive exPlanations)의 세 가지 고유한 속성은 다음과 같습니다:
     1. Local Accuracy (로컬 정확성): SHAP 값의 합은 원래 모델의 예측 값과 일치합니다.
     2. Missingness (누락성): 만약 어떤 특징이 모델에서 제외된다면, 그 특징의 SHAP 값은 0이 됩니다.
     3. Consistency (일관성): 모델의 예측이 특정 특징에 대해 일관되게 증가할 때, 그 특징의 SHAP 값도 일관되게 증가합니다.
5. XAI가 AI 보안에 기여할 수 있는 방법을 설명하시오.
   • XAI는 AI 모델의 결정을 해석하고 설명함으로써 보안에 기여할 수 있습니다. 이는 모델이 예기치 않은 방식으로 작동하거나 악의적인 공격에 취약할 때, 이를 조기에 감지하고 대응할 수 있게 합니다. 또한, 모델의 작동 방식을 이해함으로써 보안 취약점을 줄이고, 신뢰성을 높일 수 있습니다.

 

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1. LIME을 사용하여 특정 예측을 설명하는 선형 모델을 학습하는 과정을 설명하고, 샘플링 방법을 계산하시오.

 

2. SHAP 값을 계산하는 과정을 설명하고, SHAP 값을 유도하는 방법을 계산하시오.

 

 

 

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1. XAI를 사용하여 의료 진단 모델의 신뢰성을 높이는 방법을 설명하시오.
   • XAI를 통해 의료 진단 모델의 예측을 설명함으로써 의사와 환자가 모델의 결정을 이해하고 신뢰할 수 있게 합니다. 이는 모델이 어떤 특징에 주목하여 진단을 내렸는지 설명함으로써 가능합니다. 예를 들어, LIME이나 SHAP을 사용하여 특정 진단에 영향을 미친 주요 특징을 시각화할 수 있습니다.
2. Grad-CAM을 사용하여 이미지 분류 모델의 성능을 개선하는 방법을 설명하시오.
   • Grad-CAM을 사용하여 이미지 분류 모델이 특정 클래스에 대해 주목하는 이미지를 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 잘못된 부분에 주목하고 있거나, 불필요한 부분에 집중하고 있는지 확인할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 모델을 수정하고, 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
3. LIME을 사용하여 텍스트 분류 모델의 예측을 설명하는 방법을 설명하시오.
   • LIME을 사용하여 텍스트 분류 모델의 특정 예측을 설명할 수 있습니다. 예를 들어, LIME을 사용하여 모델이 텍스트에서 어떤 단어에 주목하여 특정 클래스로 분류했는지 설명할 수 있습니다. 이는 모델의 결정을 이해하고, 필요 시 모델을 수정하는 데 도움을 줍니다.
4. SHAP 값을 사용하여 금융 모델의 공정성을 평가하는 방법을 설명하시오.
   • SHAP 값을 사용하여 금융 모델의 예측에 기여한 각 특징의 중요도를 평가할 수 있습니다. 이를 통해 특정 특징이 예측에 과도하게 영향을 미치고 있는지 확인할 수 있습니다. 만약 특정 특징이 편향된 결과를 초래하고 있다면, 이를 수정하여 모델의 공정성을 높일 수 있습니다.
5. DeepLift를 사용하여 이미지 인식 모델의 성능을 개선하는 방법을 설명하시오.
   • DeepLift를 사용하여 이미지 인식 모델의 특정 예측에 기여한 픽셀이나 영역을 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 잘못된 부분에 집중하고 있는지 확인하고, 필요 시 데이터를 수정하거나 모델을 재학습시켜 성능을 개선할 수 있습니다.