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📌 JAX로 시계열 예측 모델 구현 - RNN/LSTM 기반 미래 데이터 예측🚀 시계열 예측이란?시계열 예측은 시간 순서로 정렬된 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하는 기법입니다.기온 예측, 주식 가격 예측, 수요 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다.이번 글에서는 JAX를 활용하여 **RNN(Recurrent Neural Network)**과 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반의 시계열 예측 모델을 구현합니다.💡 1. 시계열 데이터의 특징순차성(Sequential): 이전 값이 다음 값에 영향을 줌패턴 반복: 주기성, 계절성불안정성: 노이즈와 이상치 존재 가능성🔧 2. 라이브러리 설치pip install jax jaxlib flax optax pandas matplotlib ..

📌 JAX로 VAE(변이형 오토인코더) 구현 - 잠재 공간에서 의미 있는 이미지 생성🚀 VAE(Variational Autoencoder)란?VAE는 **오토인코더(Autoencoder)**의 확장으로, 입력 데이터를 **확률 분포(latent space)**로 인코딩하여,다양한 샘플을 생성할 수 있는 생성형 모델입니다.인코더(Encoder): 입력 데이터를 잠재 분포(μ, σ²)로 매핑디코더(Decoder): 샘플링된 z 벡터로 데이터를 재구성잠재 공간(latent space): 의미 있는 데이터 구조를 학습💡 1. VAE 구조 요약🧠 VAE 구성인코더: 입력 → μ, log(σ²) 추출리파라메트라이제이션 트릭: z = μ + σ * ε (ε ~ N(0,1))디코더: z → 복원된 입력🎯 VA..

📌 JAX로 GAN(생성적 적대 신경망) 구현 - 이미지 생성 프로젝트🚀 GAN(생성적 적대 신경망)이란?GAN(Generative Adversarial Network)은 **생성자(Generator)**와 **판별자(Discriminator)**라는 두 개의 신경망을 사용하여 데이터를 학습하고 생성하는 모델입니다.생성자(G): 랜덤한 잡음 벡터로부터 실제 같은 데이터를 생성판별자(D): 데이터가 실제(real)인지 생성된(fake) 것인지 판별목표: 생성자는 판별자를 속일 정도로 실제 같은 데이터를 생성💡 1. GAN의 학습 과정📐 GAN 알고리즘 구조생성자 학습: 판별자를 속이도록 가짜 데이터를 생성판별자 학습: 실제 데이터와 생성 데이터를 구분적대적 훈련: 두 모델이 서로 경쟁하며 발전🔄 ..

📌 JAX로 BERT 모델 구현 - 문장 임베딩과 유사도 측정🚀 BERT 모델이란?BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Transformer Encoder를 기반으로 한 NLP 모델입니다.자연어 처리에서 문장의 맥락을 양방향으로 이해할 수 있는 특징이 있어 다양한 언어 모델링 작업에서 성능이 뛰어납니다.이번 글에서는 JAX를 활용하여 BERT 모델을 구현하고,문장 임베딩과 문장 유사도 측정을 실습해보겠습니다.💡 1. BERT의 핵심 개념📐 BERT 모델 구조Input Representation:[CLS]: 문장 시작 토큰[SEP]: 문장 구분 토큰Token Embedding + Segment Embedding + Posit..

🌟 현대 인공지능 학습 2단계: 합성곱 신경망(CNN) 심화와 전이 학습📅 학습 기간: 7~9개월🎯 학습 목표: CNN 구조 심화 학습과 전이 학습 활용📝 1. CNN의 필요성과 활용합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 데이터 분석에 특화된 신경망입니다.이미지 분류, 객체 탐지, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다.이번 글에서는 CNN의 심화 구조와 전이 학습을 중심으로 학습합니다.📌 1-1. CNN 구조 심화 이해CNN의 기본 구조는 합성곱 층(Convolution Layer), 활성화 함수, 풀링 층(Pooling Layer), **완전 연결 층(Fully Connected Layer)**로 이루어집니다.여기에 **정규화 층(Batch N..

📌 JAX로 Transformer 모델 구현 - 자연어 처리(NLP) 문제 해결🚀 Transformer 모델이란?Transformer 모델은 **자연어 처리(NLP)**와 시계열 데이터 처리에 뛰어난 성능을 보이는 모델입니다.특히 Self-Attention 메커니즘을 통해 입력 시퀀스의 관계를 효율적으로 학습할 수 있습니다.이번 글에서는 JAX를 사용하여 Transformer를 구현하고,문장 분류 문제를 통해 성능을 평가해보겠습니다.💡 1. Transformer의 핵심 개념📐 Transformer 구조Encoder-Decoder 아키텍처: 인코더와 디코더 블록으로 구성Self-Attention 메커니즘: 입력 간의 상호 관계를 계산Multi-Head Attention: 여러 개의 어텐션을 병렬로 ..

📌 JAX로 강화 학습 모델 구축 - Q-learning을 이용한 CartPole 문제 해결🚀 강화 학습이란?강화 학습(RL)은 **에이전트(Agent)**가 환경(Environment)과 상호작용하며, 보상(Reward)을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하는 기법입니다.이번 글에서는 JAX를 활용하여 Q-learning 기반의 강화 학습 모델을 구축하여 CartPole 문제를 해결해보겠습니다.💡 1. Q-learning의 핵심 개념📐 Q-learning 알고리즘 구조Q 함수: 상태-행동 쌍 (s, a)의 가치를 추정하는 함수목표: Q값을 업데이트하여 최적 정책을 학습Bellman Equation:Q(s,a)=Q(s,a)+α×[r+γ×max⁡a′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s, a) = ..

📌 JAX로 CNN(합성곱 신경망) 구현 - 손글씨 이미지 분류 (MNIST)🚀 JAX를 활용한 CNN 모델 만들기이전 글에서는 JAX를 사용하여 MLP를 구현하여 MNIST 손글씨 데이터를 분류했습니다.이번 글에서는 **합성곱 신경망(CNN)**을 사용하여 성능을 더욱 향상시키겠습니다.💡 1. CNN의 핵심 개념CNN은 이미지 데이터를 처리하기 위해 개발된 신경망 구조로, 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:합성곱 층 (Convolutional Layer): 필터를 사용하여 이미지 특징을 추출풀링 층 (Pooling Layer): 특성 맵의 크기를 줄여 계산량 감소완전 연결 층 (Fully Connected Layer): 분류를 위한 최종 계층📝 2. 데이터셋 준비이전과 동일하게 tensorflo..

📌 JAX를 활용한 신경망 모델 구축 - MLP를 이용한 손글씨 인식 (MNIST)🚀 JAX로 신경망 모델 만들기이전 글에서는 JAX의 자동 미분과 JIT 컴파일의 기본 사용법을 배웠습니다.이번에는 이를 활용하여 간단한 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 구축하여 손글씨 데이터(MNIST)를 분류해보겠습니다.📝 1. 데이터셋 준비💾 MNIST 데이터 불러오기JAX에서는 직접 데이터를 불러와야 하므로 tensorflow_datasets를 사용하여 데이터를 로드합니다.pip install tensorflow-datasetsimport tensorflow_datasets as tfdsimport jax.numpy as jnp# MNIST 데이터 불러오기ds = tfds.load('mnist', split='..

📌 JAX의 핵심 기능 - 자동 미분과 JIT 컴파일로 성능 극대화🚀 JAX의 핵심 기능 둘러보기JAX는 다양한 기능을 제공하지만, 특히 **자동 미분(Automatic Differentiation)**과 **JIT 컴파일(Just-In-Time Compilation)**이 가장 중요한 요소입니다.이 두 가지 기능을 깊이 이해하면 JAX를 활용하여 고성능 모델을 구축할 수 있습니다.💡 1. 자동 미분 (Automatic Differentiation)자동 미분은 수학 함수의 미분을 기계적으로 계산하는 기법으로,기계 학습 모델의 학습 단계에서 필수적인 **기울기 계산(Gradient Calculation)**에 사용됩니다.✅ 자동 미분의 장점수학적 유도 불필요: 복잡한 미분 공식을 직접 계산할 필요가 ..