소프트웨어 공장

Hugging Face로 완벽하게 마스터하는 문장 분류 모델 학습 가이드

자연어 처리(NLP) 분야에서 트랜스포머의 등장은 거대한 전환점이 되었습니다. 그 중심에 있는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글이 발표한 사전 훈련 기반 모델로, 이미 방대한 텍스트를 학습했기 때문에 적은 데이터만으로도 우리가 원하는 작업에 맞춰 뛰어난 성능을 낼 수 있습니다.이번 포스팅에서는 허깅페이스(Hugging Face)의 transformers 라이브러리를 활용해, 실제 영화 리뷰 데이터를 바탕으로 긍정과 부정을 분류하는 BERT 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 단계별로 알기 쉽게 살펴보겠습니다.핵심 요약 3줄트랜스포머 기반의 BERT 모델을 활용해 대표적인 NLP 태스크인 문장 분류 및 감성 분석을 수..

PyTorch와 Hugging Face Transformers 라이브러리로 시작하는 NLP 가이드

딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP)를 구현할 때 Transformer 아키텍처는 이제 빼놓을 수 없는 표준이 되었습니다. 수많은 오픈소스 거대 언어 모델이 쏟아져 나오는 지금, 이를 가장 쉽고 빠르게 다룰 수 있도록 도와주는 도구가 바로 Hugging Face의 transformers 라이브러리입니다. 이번 글에서는 복잡한 딥러닝 아키텍처 구현에 시간을 쏟는 대신, 이미 검증된 사전 학습 모델을 가져와 내 데이터에 맞게 PyTorch 환경에서 파인튜닝(미세조정)하는 실전 가이드를 소개해 드리겠습니다.핵심 요약 3줄Hugging Face의 pipeline을 사용하면 단 몇 줄의 코드만으로 감성 분석, 요약 등의 NLP 태스크를 즉시 수행할 수 있습니다.AutoModel과 AutoTokenizer를 활용하여..

RNN을 넘어선 혁신, 트랜스포머(Transformer) 모델 구조와 핵심 개념 완벽 정리

안녕하세요. 소프트웨어 공장입니다. 최근 인공지능 분야, 특히 자연어 처리(NLP)와 LLM(대형 언어 모델)의 발전 속도가 눈부십니다. 이러한 혁신의 중심에는 ChatGPT의 기반이 된 '트랜스포머(Transformer)' 아키텍처가 자리를 잡고 있습니다. 과거의 기술적 한계를 어떻게 극복하고 현재의 AI 시대를 열었는지, 그 핵심 개념과 구조를 개발자 시선에서 이해하기 쉽게 정리해 드리고자 이번 글을 준비했습니다.핵심 요약 3줄트랜스포머는 RNN의 고질적인 문제였던 병렬 처리 불가능과 장기 의존성 한계를 Self-Attention 메커니즘으로 해결했습니다.입력 데이터의 모든 단어 간 관계를 동시에 파악하는 Multi-Head Attention과 순서 정보를 부여하는 Positional Encoding..

최근 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM)이 급격하게 발전하면서 자연어 처리(NLP) 기술에 대한 관심이 그 어느 때보다 뜨겁습니다. 하지만 화려한 LLM 아키텍처를 이해하고 자유롭게 활용하기 위해서는 결국 가장 기본이 되는 '텍스트 분류(Text Classification)' 메커니즘을 정확히 파악해야 합니다. 텍스트 분류는 스팸 메일 차단, 고객 문의 자동 분류, 영화 리뷰나 SNS 글의 감정 분석 등 이미 우리 일상 속 수많은 소프트웨어에 깊숙이 자리 잡고 있는 핵심 기술입니다.본 포스팅에서는 파이토치(PyTorch)를 활용해 가장 대표적인 NLP 입문 데이터셋인 IMDb 영화 리뷰 데이터를 다루어 봅니다. 텍스트 전처리부터 데이터로더 구성, 그리고 순환 신경망(LSTM)을 이용한 감정 분석 모델..

자연어 처리의 첫걸음, PyTorch와 TorchText로 데이터 마스터하기안녕하세요! 개발하는 머리입니다. 최근 딥러닝을 활용한 자연어 처리(NLP) 기술이 정말 빠르게 발전하고 있죠. 챗GPT 같은 거대 언어 모델도 결국은 아주 기초적인 텍스트 데이터를 정제하고 학습하는 것에서부터 시작되었습니다. 하지만 막상 NLP 공부를 시작하려고 하면 텍스트 데이터를 어떻게 불러오고, 어떻게 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자로 바꿔야 하는지 막막할 때가 많습니다.그래서 이번 포스팅에서는 PyTorch와 TorchText 라이브러리를 사용해서 NLP 데이터셋을 효율적으로 다루는 방법을 준비했습니다. 가장 대표적인 데이터셋인 IMDB를 활용해 데이터 로딩부터 전처리, 그리고 간단한 감성 분석 모델을 함께 만들어보겠습니다..

텍스트나 주가 데이터처럼 순서가 중요한 시퀀스 데이터를 다룰 때, 일반적인 인공신경망(DNN)으로는 한계를 느끼셨을 겁니다. 과거의 정보가 현재의 결과에 영향을 주는 데이터의 특성 때문인데요. 이를 해결하기 위해 등장한 혁신적인 구조가 바로 순환 신경망 계열의 모델들입니다.이번 포스팅에서는 딥러닝으로 시퀀스 및 시계열 데이터를 처리할 때 반드시 알아야 하는 핵심 모델인 RNN, LSTM, GRU의 개념과 구조, 그리고 차이점을 명확하게 정리해 보겠습니다. PyTorch로 모델을 구현하기 전, 이론적 토대를 탄탄하게 다지는 계기가 되길 바랍니다.📌 핵심 요약 3줄RNN은 이전 시점의 은닉 상태를 공유하여 시퀀스 데이터를 처리하지만, 데이터가 길어지면 앞쪽 정보를 잊어버리는 장기 의존성 문제가 있습니다.L..

안녕하세요! 딥러닝에 입문할 때 가장 먼저 접하게 되는 컴퓨터 비전 분야, 바로 '이미지 분류(Image Classification)'인데요. 막상 이론을 배우고 코드를 짜려고 하면 데이터셋마다 채널 수가 다르고 해상도가 달라서 "어라? 왜 에러가 나지?" 하고 당황하셨던 경험이 있으실 겁니다.그래서 이번 포스팅에서는 딥러닝의 기초 체력을 탄탄하게 기를 수 있도록, PyTorch(파이토치)를 활용해 가장 대표적인 두 가지 데이터셋인 MNIST와 CIFAR-10을 다루는 방법을 준비했습니다. 데이터셋의 특성을 이해하고, 그에 맞게 CNN 모델을 유연하게 수정하는 방법까지 아주 쉽게 풀어드릴 테니 차근차근 따라와 주세요!📌 핵심 요약 3줄기초부터 실전까지: 흑백 이미지(MNIST)와 컬러 이미지(CIFAR..

이미지 인식과 처리에 있어 혁신을 가져온 CNN(Convolutional Neural Network)은 현대 딥러닝의 핵심 기술입니다. 많은 개발자들이 딥러닝 입문 시 가장 먼저 접하는 모델이기도 하지만, 실제 PyTorch로 구현할 때 데이터의 차원(Dimension) 처리나 계층(Layer) 설계에서 어려움을 겪곤 합니다.본 포스팅에서는 PyTorch를 활용하여 CNN 모델을 설계하고, CIFAR-10 데이터셋을 통해 직접 학습 및 평가하는 전 과정을 상세히 다룹니다. 입문자분들이 실무에 바로 적용할 수 있는 표준 코드를 제시합니다.📌 핵심 요약 3줄CNN의 핵심 구조: 합성곱(Conv), 활성화(ReLU), 풀링(Pooling), 완전연결(FC) 계층의 유기적 결합 이해.PyTorch 구현 실전:..

CNN(합성곱 신경망)의 이해: 왜 이미지 인식의 표준인가?최근 온디바이스 AI(On-Device AI)와 에지 컴퓨팅 기술이 급격히 발전하면서, 임베디드 환경에서도 실시간 객체 탐지 및 이미지 처리를 구현하는 사례가 늘고 있습니다. 이러한 기술의 중심에는 CNN(Convolutional Neural Network)이 있습니다.단순히 라이브러리를 호출하는 것을 넘어, 하드웨어 자원이 제한된 임베디드 시스템에서 모델을 최적화하기 위해서는 CNN의 내부 동작 원리와 구조를 정확히 이해하는 것이 필수적입니다. 오늘은 컴퓨터 비전의 근간이 되는 CNN의 핵심 개념을 정리해 보겠습니다.📌 핵심 요약 3줄공간 정보 유지: CNN은 합성곱(Convolution) 연산을 통해 이미지의 지역적 특징과 공간적 구조를 보..

핵심 요약학습 속도 향상: FP32 대신 FP16을 사용하여 GPU 연산 속도를 획기적으로 높입니다.메모리 효율화: 메모리 사용량을 줄여 더 큰 배치 사이즈(Batch Size)를 사용할 수 있습니다.간편한 구현: torch.cuda.amp 모듈을 통해 코드 몇 줄만으로 자동 혼합 정밀도(AMP) 학습이 가능합니다.1. 혼합 정밀도 학습(Mixed Precision Training)이란?혼합 정밀도 학습은 딥러닝 모델의 가중치와 연산 과정에서 FP32(32-bit floating point)와 FP16(16-bit floating point)을 혼합하여 사용하는 최적화 기법입니다.대부분의 연산(행렬 곱셈, 컨볼루션 등)은 FP16으로 처리하여 속도를 높이고, 정밀도가 중요한 손실(Loss) 계산이나 가중..