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MNIST 손글씨 데이터셋을 이용한 숫자 분류 모델 만들기1. 개요MNIST는 손으로 쓴 숫자(0~9)를 포함하는 유명한 이미지 데이터셋으로, 딥러닝을 처음 배우는 사람들에게 널리 사용되는 데이터셋입니다. 이 글에서는 TensorFlow와 Keras를 이용해 MNIST 데이터를 학습하고 숫자를 분류하는 신경망 모델을 만들어 보겠습니다.2. MNIST 데이터셋 소개MNIST 데이터셋은 28x28 크기의 흑백 이미지로 구성되어 있으며, 총 70,000개의 이미지가 포함됩니다. 이 중 60,000개는 학습 데이터(training set)로, 10,000개는 테스트 데이터(test set)로 사용됩니다.데이터 로드 및 확인TensorFlow의 tf.keras.datasets 모듈을 이용하면 간단하게 MNIST ..

Hugging Face와 PyTorch 활용1. 들어가며자연어 처리(NLP) 분야에서 Transformer 기반 모델은 필수적인 기술로 자리 잡았습니다. 특히, Hugging Face의 transformers 라이브러리는 이러한 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 다양한 사전 학습된 모델을 제공하고 있습니다. 본 글에서는 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 PyTorch와 함께 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.2. Hugging Face transformers 라이브러리 개요Hugging Face의 transformers 라이브러리는 BERT, GPT, T5, RoBERTa 등 다양한 사전 학습된 모델을 제공하며, 이를 PyTorch 및 TensorFlow에서 쉽게 사용할 수 있도록 지..

BERT와 GPT의 차이점 및 기본 개념1. 개요딥러닝과 자연어 처리(NLP) 분야에서 BERT와 GPT는 가장 널리 사용되는 언어 모델 중 하나입니다. 두 모델은 모두 트랜스포머(Transformer) 기반의 아키텍처를 사용하지만, 학습 방식과 활용 방법에서 차이가 있습니다. 이번 글에서는 BERT와 GPT의 기본 개념을 이해하고, 두 모델의 차이점을 비교해 보겠습니다.2. BERT란?BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google이 2018년에 발표한 사전 훈련된 언어 모델입니다. BERT는 트랜스포머의 인코더(Encoder) 아키텍처를 기반으로 하며, 문맥을 양방향으로 고려하는 것이 특징입니다.2.1. BERT의 핵심 개념..