데이터 공부하는 뉴욕킴

AI 시대 DATA SCIENTIST의 역할_이혜주 롯데멤버스 대표님(이화여대 통계학과 출신) AI의 의미: 삶과 일하는 방식을 변화시키는 핵심적인 드라이브     1990년대:  인터넷      2000년대 : 모바일      2010년대: 스마트폰, 클라우드      2020년대: 생성형 AI AI로 인한 비즈니스 변화 1) 일하는 방식 변화: 업무 + AI 2) 서비스 제공 방식 변화: 제품서비스+AI 3) 고객경험 변화: UX+AI  생성형 AI 한계 1) 실제로 존재하지 않는 정보 제공 2) 최신 정보 재학습 불충분 3) 모델이 왜 그런 결과를 만들어냈는지 설명하기 어려움 생성형 AI시대 데이터가 더 중요한 이유 1) 혁신적인 데이터 생성 및 증강 2) 데이터 보안 및 프라이버시 강화 3) 데이..

Recurrent Neural Networks (RNNs)와 Attention 메커니즘은 모두 딥러닝에서 시퀀스 데이터를 처리하는 데 중요한 기술이지만, 그 동작 방식과 처리 능력에서 차이가 있습니다. 이 두 기법은 주로 자연어 처리(NLP), 시계열 분석, 음성 인식 등 순차적 데이터가 중요한 작업에 사용됩니다. 2020년을 기준으로, 두 기법의 차이점을 아래와 같이 설명할 수 있습니다.1. RNN (Recurrent Neural Networks)RNN은 시퀀스 데이터의 시간적 정보를 처리하기 위해 설계된 신경망입니다. RNN은 입력 시퀀스에서 순차적으로 데이터를 처리하며, 각 시점의 입력을 순차적으로 입력받아 이전 시간 정보(시점 t-1)를 현재 시점의 계산에 활용합니다.주요 특징:순차 처리: RNN..