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해봄의 아카이브

[확률편미분방정식과 인공지능] 정리

Haebom
고려대학교 임성빈 교수님께서 쓰신 기고 글 입니다.

요약

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생성 인공지능(Generative AI)의 발전: 생성 인공지능은 빠르게 발전하고 있으며, 영상, 텍스트, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 고품질로 생성할 수 있다.
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생성모델의 원리: 생성모델은 관찰되지 않은 데이터를 확률분포에서 샘플링하는 것으로 정의하며, 이를 위해 확률분포와 샘플링의 개념을 이해해야 한다.
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GAN과 VAE: GAN은 생성자와 판별자 사이의 게임 이론을 기반으로 하며, VAE는 잠재공간의 확률분포로 압축하고 복원하는 방식을 사용한다.
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Diffusion Model: Diffusion Model은 확률론과 확률미분방정식 등의 수학적 기초를 요구하며, 노이즈 공간에서 데이터 공간으로 매핑되는 함수를 찾는 것이 주 목표이다.
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DAE(Denoising AutoEncoder): DAE는 데이터에 노이즈를 더한 후 원본 데이터를 복원하는 방법을 학습하며, 강건한 패턴을 추출하는 데 유용하다.

생각해 볼 질문

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생성 인공지능의 미래: 생성 인공지능의 현재 발전 속도와 기술을 바탕으로, 미래에 어떤 분야에서 활용될 수 있을지 예측해 볼 수 있을까?
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Diffusion Model의 적용: Diffusion Model의 수학적 복잡성을 고려할 때, 이를 실제 산업에 적용하는 데 어떤 장단점이 있을까?
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데이터의 품질과 다양성: GAN, VAE, Diffusion Model 등의 기술은 데이터의 품질과 다양성을 어떻게 보장하며, 이러한 특성은 어떻게 평가될 수 있을까?
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