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๐Ÿฆฅ

Multimodal

๋ฉ˜ํ† 
์„ธ์…˜ ์‹œ๊ฐ„
์„ธ์…˜ ์‹œ๊ฐ„ ํ† ์š”์ผ ์˜ค์ „ 11์‹œ - ์˜คํ›„ 1์‹œ (๋ถ€๋ถ„ ๋Œ€๋ฉด)
๋ชจ์ง‘ ์ธ์›
๋ชจ์ง‘ ์ธ์› 6~8๋ช… (2๊ฐœ ํŒ€)
๊ณผ์ œ ๋ฐ ๋ฉด์ ‘
๊ณผ์ œ O | ๋ฉด์ ‘ O

Multimodal 2024 ์—ฌ๋ฆ„ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ

๋ชจ์ง‘ ์ธ์› 6~8๋ช… (2๊ฐœ ํŒ€)
ํ™œ๋™ ์‹œ๊ฐ„ ๋งค์ฃผ ํ† ์š”์ผ ์˜ค์ „ 11์‹œ ~ ์˜คํ›„ 1์‹œ
ํ™œ๋™ ๋ฐฉ๋ฒ• ์ฃผ 1ํšŒ ๋Œ€๋ฉด&๋น„๋Œ€๋ฉด(๊ฒฉ์ฃผ) ์ •๊ธฐ ์„ธ์…˜ + ์ฃผ 1ํšŒ ํ•„์ˆ˜ ํŒ€๋ณ„ ๋ฏธํŒ…(๋Œ€๋ฉด ๊ถŒ์žฅ)

Overview

๋ชจ๋‹ฌ๋ฆฌํ‹ฐ(Modality)๋ž€ โ€˜์–‘์‹โ€™์ด๋ผ๋Š” ๋œป์œผ๋กœ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์—์„œ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ํ˜•ํƒœ๋ฅผ ์˜๋ฏธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ ์ค‘์—์„œ๋„ ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ชจ๋‹ฌ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹(Multi-Modal Deep Learning)์€ ๋‘ ๊ฐ€์ง€ ์ด์ƒ์˜ ์„œ๋กœ ๋‹ค๋ฅธ ์–‘์ƒ์„ ๊ฐ€์ง„ ๋ชจ๋‹ฌ๋ฆฌํ‹ฐ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ•ด๊ฒฐํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด์ „์—๋Š” ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ถ„๋ฅ˜๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ชจ๋‹ฌ๋ฆฌํ‹ฐ ํ•˜๋‚˜๋งŒ์„ ์‚ฌ์šฉํ–ˆ๋‹ค๋ฉด, ๋ฉ€ํ‹ฐ ๋ชจ๋‹ฌ์—์„œ๋Š” ์ด๋ฏธ์ง€์™€ ํ…์ŠคํŠธ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ•จ๊ป˜ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
์ตœ๊ทผ Chat-GPT 4o ๋˜ํ•œ Omni modal์˜ o๋ฅผ ์ฐจ์šฉํ•˜๋ฉฐ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ชจ๋‹ฌ๋ฆฌํ‹ฐ์˜ ์ •๋ณด๋ฅผ ํ•จ๊ป˜ ํ™œ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์˜ ์ค‘์š”์„ฑ์€ ์ ์  ๋” ๋Œ€๋‘๋˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Š” ๋งˆ์น˜ ์ธ๊ฐ„์ด ์ƒˆ๋กœ์šด ๊ฒƒ์„ ๋ฐฐ์›Œ๋‚˜๊ฐˆ ๋•Œ ํ•œ ๊ฐ€์ง€ ๊ฐ๊ฐ์ด ์•„๋‹Œ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐ€์ง€ ๊ฐ๊ฐ์— ์˜์กดํ•˜์—ฌ ๊ฒฝํ—˜ํ•˜๊ณ  ๋˜ ์ง€์‹์„ ์Œ“๋Š” ๊ฒƒ๊ณผ ์œ ์‚ฌํ•˜๋‹ค๊ณ  ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ์ข…์ข… ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ชจ๋‹ฌ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์€ ์ธ๊ฐ„์˜ ์‚ฌ๊ณ  ๋ฐฉ์‹๊ณผ ์œ ์‚ฌํ•ด์ง€๋Š” ๊ณผ์ •์„ ์—ฐ๊ตฌํ•˜๋Š” ๋ถ„์•ผ๋ผ๊ณ ๋„ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
โ€˜24๋…„ ๋”ฅ ๋‹ค์ด๋ธŒ ์—ฌ๋ฆ„ ๊ธฐ์ˆ˜ ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ชจ๋‹ฌ๋ถ„์•ผ์—์„œ๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค:
1.
๊ธฐ์กด ์—ฐ๊ตฌ์˜ ๋ฌธ์ œ์ ๊ณผ ํ•ด๊ฒฐ ๋ฐฉ์•ˆ์„ ๊นŠ๊ฒŒ ๊ณ ๋ฏผํ•ด๋ณด๊ธฐ
2.
ํ”„๋กœ์ ํŠธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ณด๋‹ค ๊ณผ์ •์— ์ง‘์ค‘ํ•˜์—ฌ ํ’๋ถ€ํ•œ ํ”„๋กœ์ ํŠธ ์Šคํ† ๋ฆฌ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ
์ข‹์€ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋ž€ ๋ฌด์—‡์ผ๊นŒ์š”? ๋ณดํ†ต ๊ฒฐ๊ณผ๋ฌผ์ด ํ™”๋ คํ•˜๊ณ  ์ž˜ ๋‚˜์˜จ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋ผ๊ณ  ๋งํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ์ง€๋งŒ, ์ €์˜ ๊ฒฝ์šฐ โ€œ์ถฉ์‹คํ•˜๊ฒŒ ๊นŠ์ด ํƒ์ƒ‰ํ•ด๋ณธ ํ”„๋กœ์ ํŠธโ€๋ผ๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„์ด ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ชจ๋‹ฌ ๋ถ„์•ผ๋ผ๋Š” ์‹ฌํ™” ๊ณผ์ •์— ์ง€์›ํ•˜๋Š” ์ด์œ ๋Š” ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋‚˜ ๋ฆฌ์„œ์ฒ˜๊ฐ€ ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์–ด์„œ ์ง€์›ํ•˜๋Š” ์ด์œ ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
์ž์†Œ์„œ์™€ ๋ฉด์ ‘์— ๋ถ„๋ช… ์ข‹์€ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฌผ์„ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๋Š” ํ”„๋กœ์ ํŠธ๊ฐ€ ์žˆ์–ด์•ผ ํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ์ง€๋งŒ, ์ด์— ๋ชป์ง€ ์•Š๊ฒŒ ์ค‘์š”ํ•œ ๊ฒƒ์€ โ€œํ”„๋กœ์ ํŠธ๋ฅผ ๊นŠ์ด ํŒŒ ๋ณธ ๊ฒฝํ—˜โ€ ๋˜ํ•œ ์žˆ์–ด์•ผ ํ•œ๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ ์ฝ”๋“œ ๊ตฌํ˜„ ๊ฒฝํ—˜๊ณผ ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ์„ ์œ„ํ•œ ๊ณผ์ •์€ ๋ฐ˜๋“œ์‹œ ๋‹ค๋ฅธ ํ”„๋กœ์ ํŠธ์—์„œ ๋”ฐ๋ผ์„œ, ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ชจ๋‹ฌ ๋ถ„์•ผ๋Š” ์„ฑ๊ณต์„ ํ–ฅํ•œ ๊ณผ์ •์— ๋” ์ง‘์ค‘ํ•˜์—ฌ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•˜๊ณ ์ž ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
โ€˜24๋…„ ๋”ฅ ๋‹ค์ด๋ธŒ ์—ฌ๋ฆ„ ๊ธฐ์ˆ˜์—์„œ๋Š” 3-4๋ช…์œผ๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋œ ๋ฆฌ์„œ์น˜ 2ํŒ€(ํ˜น์€ ํ”„๋กœ์ ํŠธ 1ํŒ€ & ๋ฆฌ์„œ์น˜ 1ํŒ€)์„ ๋ชจ์ง‘ํ•  ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฆฌ์„œ์น˜ํŒ€์˜ ๊ฒฝ์šฐ ๋ฏธ์„ธ์กฐ์ •(Fine-Tuning)์€ ์ผ์ ˆ ์ง„ํ–‰๋˜์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์‚ฌ์ „ ํ•™์Šต๋œ ๊ฑฐ๋Œ€ ๋ชจ๋ธ์„ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜๋Š” ์žˆ์œผ๋‚˜, ํšจ์œจ์  ํ•™์Šต์„ ์œ„ํ•œ ๋ชจ๋“ˆ์„ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๋Š” ๋“ฑ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜๋ฅผ ์„ค๊ณ„ํ•˜๋Š” ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•ด๋‚˜๊ฐˆ ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฆฌ์„œ์น˜ ์œ„์ฃผ์˜ ํ•ด๋‹น ๋ถ„์•ผ ์ง„ํ–‰์„ ์ง€ํ–ฅํ•˜๋‚˜, ์ง€์›์ž์˜ ์„ ํ˜ธ๋ฅผ ๋ณด์•„ ํ”„๋กœ์ ํŠธ 1ํŒ€์˜ ์šด์˜ ์—ฌ๋ถ€๋ฅผ ์ •ํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
๋‹ค๋ฅธ ๋ฉ˜ํ† ๋ถ„๋“ค๊ณผ ๋‹ฌ๋ฆฌ ์—„์ฒญ๋‚œ ์ƒˆ๋กœ์šด ์•„์ด๋””์–ด๋ฅผ ์ œ์‹œํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ๋Œ€์‹  ์ž‘์„ฑํ•ด์ค€๋‹ค๋˜๊ฐ€ ํ•˜๋Š” ๋„์›€์€ ๋งŽ์ด ๋“œ๋ฆฌ์ง€ ๋ชป ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋ฉ˜ํ† ์ด์ž ํ•œ ๋ช…์˜ ์ฐธ์—ฌ์ž๋กœ์„œ ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ชจ๋‹ฌ ๋ถ„์•ผ์— ๋Œ€ํ•ด ๊ฐ™์ด ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ณ  ์ด์•ผ๊ธฐํ•˜๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•˜๋Š” ํ™œ๋™์ด ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ์ตœ์„ ์„ ๋‹คํ•ด ๋„์™€๋“œ๋ฆฌ๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

deep daiv. Multimodal ๋ถ„์•ผ GitHub

์•„๋ž˜๋Š” โ€˜23๋…„ ๊ฐ€์„, โ€˜24๋…„ ๊ฒจ์šธ, โ€˜24๋…„ ๋ด„ ๊ธฐ์ˆ˜์—์„œ ์ง„ํ–‰ํ•œ ํ”„๋กœ์ ํŠธ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ์•„์นด์ด๋น™ํ•œ ๊นƒํ—ˆ๋ธŒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

๋ชจ์ง‘ ๊ณผ์ •

๊ธฐ์กด ๊ธฐ์ˆ˜ ๋ฉค๋ฒ„ ํ•„์ˆ˜ ๊ณผ์ œ โ†’ ์„ ๋ฐœ
์‹ ๊ทœ ๋ชจ์ง‘ ๋ฉค๋ฒ„ ํ•„์ˆ˜ ๊ณผ์ œ โ†’ ๋ฉด์ ‘(7์›” 27์ผ ํ† ์š”์ผ) โ†’ ์„ ๋ฐœ
๋ฉด์ ‘ ์•ˆ๋‚ด
์•ˆ๋‚ด๋œ ๋ฐ”์™€ ๋‹ค์†Œ ์ฐจ์ด๊ฐ€ ์žˆ์„ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค
โ€ข
์ผ์‹œ 7์›” 27์ผ ์ผ์š”์ผ ์˜ค์ „ 10์‹œ-์˜คํ›„ 2์‹œ
โ€ข
๊ตฌ์„ฑ ๋‹ค๋Œ€์ผ ๋ฉด์ ‘, ์˜จ๋ผ์ธ ZOOM ๋ฉด์ ‘
โ€ข
๋‚ด์šฉ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์— ๋Œ€ํ•œ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ์ง€์‹ ๋ฐ ํ”„๋กœ์ ํŠธ ํ˜‘์—… ๋Šฅ๋ ฅ
โ€ข
์˜ˆ์ƒ ์†Œ์š” ์‹œ๊ฐ„ 1์ธ๋‹น ์•ฝ 30๋ถ„
โ€ข
๋ฐฉ์‹
โ—ฆ
7์›” 26์ผ ์˜คํ›„ 10์‹œ ๋ฉด์ ‘ ๋Œ€์ƒ์ž ์ผ์ • ์•ˆ๋‚ด ๋ฉ”์ผ ์ผ๊ด„ ๋ฐœ์†ก ์˜ˆ์ •
โ—ฆ
7์›” 27์ผ ์˜ค์ „ 9์‹œ ๋ฉด์ ‘ ๋งํฌ ์ „์†ก ์˜ˆ์ •
โ—ฆ
๋ฉด์ ‘ ๋ฉ”์ผ์„ ์ฝ์ง€ ์•Š์•„ ์ƒ๊ธฐ๋Š” ๋ถˆ์ด์ต์€ ์ฑ…์ž„์ง€์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๊ณผ์ œ ์•ˆ๋‚ด

ํ•„์ˆ˜ ๊ณผ์ œ(์ˆ˜๋ฃŒ + ์‹ ๊ทœ ๊ณตํ†ต)
์ง€์ • ๋…ผ๋ฌธ paper review ์ž‘์„ฑํ•˜๊ธฐ + ์•„๋ž˜ ์งˆ๋ฌธ ๋Œ€๋‹ต ์ž‘์„ฑ
์ด์ „ ๊ธฐ์ˆ˜ ์ค‘ ๋‹ค์ด๋ธŒ ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ชจ๋‹ฌ ๋ถ„์•ผ ํ™œ๋™์— ์ฐธ์—ฌํ•œ ์ ์ด ์žˆ๋‹ค๋ฉด ํ•„์ˆ˜ ๊ณผ์ œ ๋ฐ ๋ฉด์ ‘ ๋ฉด์ œ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
Q1. ์œ„์—์„œ ์ œ์‹œ๋œ ๋…ผ๋ฌธ โ€˜MaPLe:Multi-modal prompt learningโ€™์„ ์ฝ๊ณ , paper review๋ฅผ ์ž‘์„ฑํ•ด์ฃผ์„ธ์š”. ํ•ด๋‹น ๋…ผ๋ฌธ์˜ ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์„ ๋ณธ์ธ๋งŒ์˜ ์–ธ์–ด๋กœ ์ •๋ฆฌํ•˜์—ฌ ์„ค๋ช…ํ•˜๊ณ  ๋ณธ์ธ์˜ ์˜๊ฒฌ์„ ํ•จ๊ป˜ ์ œ์‹œํ•ด์ฃผ์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค.
Q2. ๋ณธ์ธ์ด ์ฐธ์—ฌํ–ˆ๋˜ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๊ด€๋ จ ํ”„๋กœ์ ํŠธ(์–ด๋–ค ๋ชจ๋ธ์„ ํ™œ์šฉํ–ˆ๋Š”์ง€, ์™œ ํ•ด๋‹น ๋ชจ๋ธ์„ ํ™œ์šฉํ–ˆ๋Š”์ง€ ๋“ฑ)์™€ ํ•ด๋‹น ํ”„๋กœ์ ํŠธ์—์„œ ๋ณธ์ธ์ด ์ˆ˜ํ–‰ํ–ˆ๋˜ ์—ญํ• ์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ์„ค๋ช…ํ•ด์ฃผ์„ธ์š”. ๋งŒ์•ฝ ๋ณธ์ธ์ด ์ˆ˜ํ–‰ํ–ˆ๋˜ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๊ด€๋ จ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๊ฐ€ ์—†๋‹ค๋ฉด ๊ฐ€์žฅ ์—ด์‹ฌํžˆ ์ฐธ์—ฌํ–ˆ๋˜ ํ”„๋กœ์ ํŠธ์™€ ํ•ด๋‹น ํ”„๋กœ์ ํŠธ์—์„œ์˜ ์—ญํ• ์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ์„ค๋ช…ํ•ด์ฃผ์„ธ์š”.
Q3. ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ชจ๋‹ฌ ๋‚ด์—์„œ ์–ด๋–ค ํƒœ์Šคํฌ ํ˜น์€ ์ฃผ์ œ์™€ ๊ด€์‹ฌ์ด ๊นŠ์€์ง€ ๊ทธ ์ด์œ ์™€ ํ•จ๊ป˜ ์„ค๋ช…ํ•ด์ฃผ์„ธ์š”. ๋˜ํ•œ ๋ฆฌ์„œ์น˜ ํŒ€์— ์ฐธ์—ฌ๋ฅผ ํฌ๋งํ•˜๋Š”์ง€ ํ”„๋กœ์ ํŠธ ํŒ€์— ์ฐธ์—ฌ๋ฅผ ํฌ๋งํ•˜๋Š”์ง€ ์ž‘์„ฑํ•˜๊ณ  ๊ฐ ํ•ด๋‹น ๋ถ„์•ผ์—์„œ ์–ด๋–ค ๋‚ด์šฉ์œผ๋กœ ํ•ด๋‹น ํ™œ๋™์„ ์ง„ํ–‰ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€์ง€ ๋ณธ์ธ์˜ ์ƒ๊ฐ์„ ์•Œ๋ ค์ฃผ์„ธ์š”.
Q4. ๋‹ค์ด๋ธŒ ํ™œ๋™์„ ๊นŠ์€ ์ฐธ์—ฌ๋ฅผ ํ•„์š”๋กœ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ด€๋ จํ•˜์—ฌ ๋ณธ์ธ์˜ ์˜์ง€ ํ˜น์€ ๊ฒฐ์‹ฌ๋“ค์„ ์ž‘์„ฑํ•ด์ฃผ์„ธ์š”.
๊ณผ์ œ ๋ชฉ์ 
โ€ข
๋ฉ€ํ‹ฐ ๋ชจ๋‹ฌ์ด๋ผ๋Š” ๋ถ„์•ผ ๋‚ด์—์„œ๋„ ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก , ํƒœ์Šคํฌ ์ ์ธ ์ธก๋ฉด์—์„œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋…ผ๋ฌธ๋“ค์ด ์กด์žฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ํ•ด๋‹น ํ™œ๋™์„ ํ•˜๋ฉฐ ๋ณธ์ธ์ด ์ •ํ•œ ์ฃผ์ œ์™€ ๊ด€๋ จํ•˜์—ฌ ๋งŽ์€ ๋…ผ๋ฌธ๋“ค์„ ์ฝ๊ณ , ํŒ€์›๋“ค๊ณผ ์˜๊ฒฌ์„ ๋‚˜๋ˆ„๊ฒŒ ๋  ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋ณธ ๊ณผ์ œ๋Š” ํ•ด๋‹น ๊ธฐ๊ฐ„ ๋™์•ˆ ๋ฌด๋ฆฌ ์—†์ด ๋…ผ๋ฌธ์„ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ  ์ƒ๊ฐ์„ ์ •๋ฆฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€๋Š” ํŒŒ์•…ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•จ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
โ€ข
ํƒ€์ธ์˜ ๋ฆฌ๋ทฐ๋ฅผ ๊ทธ๋Œ€๋กœ ๊ฐ€์ ธ์˜ค๋Š” ํ–‰์œ„ ๋“ฑ์„ ๋ฐฉ์ง€ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๊ธฐ์ดˆ์ ์ธ ๋…ผ๋ฌธ์ด ์•„๋‹Œ ์ž„์˜ ๋…ผ๋ฌธ์„ ์„ ์ •ํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์™„๋ฒฝํ•œ ์ดํ•ด์™€ ์ •๋ฆฌ๋ฅผ ์›ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹ˆ๋ฉฐ ์ตœ๋Œ€ํ•œ ๋ณธ์ธ์ด ์ดํ•ดํ•œ ๋‚ด์šฉ์„ ํ•ด๋‹น ๋…ผ๋ฌธ์„ ์ฒ˜์Œ ์ฝ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์—๊ฒŒ ์ „๋‹ฌํ•œ๋‹ค๋Š” ์ƒ๊ฐ์œผ๋กœ ์ •๋ฆฌํ•ด์ฃผ์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์˜ ๋ชจ๋“  ๋ถ€๋ถ„์„ ์ดํ•ดํ•˜์ง€ ๋ชปํ•˜์…จ๋”๋ผ๋„ ์ดํ•ดํ•˜์‹ ๋งŒํผ ์ •๋ฆฌํ•ด์ฃผ์‹œ๋ฉด ๋  ๊ฒƒ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
โ€ข
๋‚˜๋จธ์ง€ 4๊ฐœ์˜ ์งˆ๋ฌธ์˜ ๊ฒฝ์šฐ ์ง€์›์ž์˜ ๊ด€์‹ฌ๋„์™€ ์˜์ง€ ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ํ™œ๋™ ๋ฐฉํ–ฅ์— ๋Œ€ํ•œ ์„ ํ˜ธ๋ฅผ ํ™•์ธํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•จ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ธ€์ž์ˆ˜์˜ ์ œํ•œ์€ ๋”ฐ๋กœ ๋‘์ง€ ์•Š์ง€๋งŒ, ์ ์ •ํ•œ ๋ฒ”์œ„ ๋‚ด์—์„œ ์ž‘์„ฑํ•ด์ฃผ์‹œ๋ฉด ๋  ๊ฒƒ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
๊ณผ์ œ ์–‘์‹
โ€ข
์ •ํ•ด์ง„ ํ˜•์‹์€ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ด€๋ จํ•˜์—ฌ ๋ณธ์ธ์ด ์ดํ•ดํ•œ ๋‚ด์šฉ๋“ค์„ ๋ณธ์ธ์˜ ๋ง๋“ค๋กœ ์ •๋ฆฌํ•ด์ฃผ์„ธ์š”(๋…ผ๋ฌธ์„ ๊ทธ๋Œ€๋กœ ๋ฒˆ์—ญํ•˜์—ฌ ์š”์•ฝ๋งŒ ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์€ ์ง€์–‘ํ•ด์ฃผ์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค).
โ€ข
์ž‘์„ฑํ•œ ์‘๋‹ต์„ pdf๋กœ ์ €์žฅํ•˜์—ฌ ์ œ์ถœํ•ด์ฃผ์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค.
๊ณผ์ œ ์ œ์ถœ ๋ฐฉ๋ฒ•
๊ธฐ์กด ๊ธฐ์ˆ˜ ์Šฌ๋ž™ DM(์–‘ํฌ์žฌ)๋กœ ์ œ์ถœ
์‹ ๊ทœ ๊ธฐ์ˆ˜ ๊ตฌ๊ธ€ ํผ ๋…ธ์…˜ ๋งํฌ ์ œ์ถœ

์ด๋Ÿฐ ํŒ€์›๊ณผ ํ•จ๊ป˜ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์–ด์š”!

1.
์ค‘์š”๋„ 10์ฃผ๊ฐ„ ๋”ฅ ๋‹ค์ด๋ธŒ ํ•˜์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
๋‹ค์ด๋ธŒ ํ™œ๋™ ์ค‘์—์„œ๋„ ํŠนํžˆ ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ชจ๋‹ฌํŒ€์€ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๊ณ  ๋งŽ์€ ์‹คํ—˜์„ ์ง„ํ–‰ํ•ด์•ผ ํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๋งŽ์€ ์‹œ๊ฐ„์„ ํ•„์š”๋กœ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์‹œ๊ฐ„์„ ๋งŽ์ด ํˆฌ์žํ• ์ˆ˜๋ก ์–‘์งˆ์˜ ๊ณผ์ •๊ณผ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ€ ๋ชจ๋‘ ์ˆ˜๋ฐ˜๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ ‡๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์˜ค๋กฏ์ด ํ”„๋กœ์ ํŠธ์— ์ง‘์ค‘ํ•˜์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ถ„์ด๋ฉด ์ข‹๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
2.
๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ๋ณธ ์ง€์‹์„ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์žˆ์–ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
3.
TensorFlow, PyTorch ์‚ฌ์šฉํ•œ ๊ฒฝํ—˜์ด ์žˆ์–ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ฝ”๋“œ ์ƒ์—์„œ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” ํ•„์ˆ˜ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ์ธ TensorFlow๋‚˜ PyTorch๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ฒ˜์Œ ์ ‘ํ•˜์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์€ ๋‹ค์†Œ ์–ด๋ ค์šธ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

FAQ

๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ๋ณธ ์ง€์‹์ด๋ฉด ์–ด๋Š ์ •๋„ ์•Œ๊ณ  ์žˆ์–ด์•ผ ํ•˜๋‚˜์š”?
์ง€์›ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€๋ฐ ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ชจ๋‹ฌ์€ ์ฒ˜์Œ์ด์—์š”.
๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ํŒ€๊ณผ ๋ฌด์—‡์ด ๋‹ค๋ฅธ๊ฐ€์š”?
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