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데이터분석6

멀티모달 AI란 무엇인가? 멀티모달 AI는 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하고 이해할 수 있는 인공지능 기술을 의미합니다. 이를 통해 텍스트, 이미지, 음성 등 서로 다른 모달리티(modality)의 정보를 결합하여 보다 풍부하고 정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 해당 포스팅을 통해 멀티모달 AI의 개념과 적용 사례를 살펴보겠습니다.멀티모달 AI의 개념멀티모달 AI를 이해하기 위해서는 먼저 '모달리티'라는 용어를 알고 있어야 합니다. 모달리티는 데이터의 형식을 의미하며, 예를 들어 텍스트, 이미지, 비디오, 음성 등이 이에 해당합니다. 멀티모달 AI는 이러한 다양한 모달리티 정보를 조합하여 더욱 직관적이고 정교한 결과를 도출합니다. 예를 들어 , 자율주행차를 생각해보십시오. 이 차는 카메라를 통해 비주얼 데이터를 수집하고,.. 2025. 5. 7.
코사인 유사도(Cosine Similarity)란? 안녕하세요. 오늘은 코사인 유사도(Cosine Similarity) 에 대해 알아보도록 하겠습니다. 코사인 유사도는 두 벡터 간의 유사성을 측정하는 방법으로 주로 텍스트 분석, 추천 시스템, 정보 검색 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 벡터 간의 각도가 얼마나 가까운지를 통해 유사도를 판단하는 방식이기 때문에 그 값은 -1과 1 사이의 범위를 가집니다. 1에 가까울수록 유사도가 높고, 0에 가까울수록 유사도가 낮다는 의미입니다.코사인 유사도의 정의코사인 유사도는 다음과 같이 정의됩니다:cos(θ) = (A · B) / (||A|| ||B||)여기서 A와 B는 두 벡터를 의미하고, ||A||와 ||B||는 각각의 벡터의 크기입니다. 예를 들어, 두 문서를 벡터 형태로 표현할 수 있다면, 그 사이의 코사인.. 2025. 4. 29.
Edge DB – PostgreSQL 기반의 차세대 그래프 리레이셔널 데이터베이스 안녕하세요. 오늘은 차세대 그래프 리레이셔널 데이터베이스인 Edge DB에 대해 이야기해보겠습니다. 이 데이터베이스는 PostgreSQL을 기반으로 하여 뛰어난 성능과 유연성을 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 여러분과 함께 Edge DB의 개념과 그것이 제공하는 특별한 기능들을 탐구해보도록 하겠습니다.Edge DB란 무엇인가?Edge DB는 전통적인 데이터베이스의 구조를 혁신적으로 변화시키기 위해 탄생한 새로운 데이터베이스입니다. 비유하자면, 수많은 점들이 연결된 복잡한 네트워크 속에서 정보의 흐름을 자연스럽게 이어주는 ‘웹 Spider’ 같은 역할을 합니다. 데이터 간의 관계성을 쉽고 직관적으로 탐색할 수 있도록 돕는 것이 특징입니다.PostgreSQL의 힘을 빌린 Edge DB PostgreSQ.. 2025. 4. 24.
엘라스틱서치 기본 예제 - 인덱스 등록, 삭제, 조회 안녕하세요! 오늘은 많이 사용되는 Elasticsearch의 인덱스 등록, 삭제, 조회에 대해 알아보겠습니다. Elasticsearch는 분산형 검색 엔진으로, 대용량 데이터를 실시간으로 검색하고 분석하는 데 매우 유용합니다. 여러 가지 기능이 있지만, 기본적인 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 작업이 매우 중요합니다. 이 포스팅을 통해 실습 예제와 함께 각 과정을 차근차근 알아보도록 하겠습니다.1. Elasticsearch 기본 구조Elasticsearch는 JSON 형태로 데이터를 저장합니다. 이 때문에 웹 애플리케이션과 자연스럽게 연동할 수 있는 장점이 있습니다. 데이터는 인덱스에 저장되며, 인덱스는 문서(document)들로 구성됩니다. 마치 도서관에서 책을 저장하는 .. 2025. 3. 29.
엘라스틱서치(Elasticsearch)에 벡터 임베딩(Vector Embedding) 하기 안녕하세요! 오늘은 엘라스틱서치(Elasticsearch)에서 벡터 임베딩을 사용하는 방법에 대해 포스팅해보겠습니다. 벡터 임베딩은 자연어 처리(NLP)에서 주로 사용되는 기술로, 단어, 문장, 이미지 등을 고차원의 벡터 형태로 변환하여 머신러닝 모델이 더 효과적으로 학습할 수 있게 도와줍니다.1. 엘라스틱서치 소개엘라스틱서치는 오픈소스 분산 검색 및 분석 엔진입니다. 대량의 데이터에서 빠르게 검색하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 최근에는 자연어 처리와 관련된 다양한 기능을 지원하며 벡터 임베딩을 사용한 검색 기능도 그중 하나입니다.예를 들어, 우리가 '강아지'라는 단어를 벡터로 변환하면, 이 벡터는 '강아지'와 비슷한 의미를 가진 단어들과의 거리를 수치적으로 표현할 수 있습니다.2. 벡터 임베딩을.. 2025. 3. 28.
DeepSeek R1 AI: 혁신적인 인공지능 기술의 원리와 적용 DeepSeek R1 AI는 최근 인공지능(AI) 기술 분야에서 주목받고 있는 혁신적인 시스템입니다. 이 포스팅에서는 DeepSeek R1 AI의 원리에 대해 살펴보고, 그 적용 사례와 향후 발전 가능성에 대해 논의하겠습니다.DeepSeek R1 AI의 기본 원리DeepSeek R1 AI는 기계 학습(Machine Learning)과 심층 학습(Deep Learning)을 활용하여 데이터를 분석하는 시스템입니다. 이 시스템은 대량의 데이터를 정교하게 처리하여 유의미한 패턴과 인사이트를 도출하는 데에 중점을 둡니다. 마치 바다 속에서 반짝이는 진주를 찾는 보석상처럼, DeepSeek R1 AI는 데이터의 바다 속에서 중요한 정보를 찾아냅니다.신경망의 역할DeepSeek R1은 인공지능 모델 구조를 기반으로.. 2025. 3. 17.
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