코드 깎는 PM

RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 자연어 처리(NLP), 시계열 분석, 음성 인식 등 다양한 시퀀스 데이터 처리 작업에 널리 사용되는 신경망 모델입니다. RNN의 핵심 아이디어는 데이터의 순서와 컨텍스트를 기억하는 것이며, 이를 통해 시퀀스 내 각 요소 간의 장기적인 의존성을 모델링할 수 있습니다. 이 글에서는 RNN의 기본 원리, 구조, 작동 방식, 그리고 실제 응용 사례에 대해 살펴보겠습니다. RNN 기술 발전 패러다임 RNN은 시퀀스 데이터의 정보를 시간에 따라 전달할 수 있는 순환 구조를 가집니다. 이 순환 구조 덕분에, 과거의 입력이 현재와 미래의 출력에 영향을 미칠 수 있습니다. 초기 RNN 모델은 간단한 시퀀스 데이터 처리에는 유용했지만, 장기 의존성 문제..

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은 자연어 처리(NLP)의 한 영역에서 중요한 역할을 하는, 정보 검색 기반의 생성 모델입니다. 이 모델은 기존의 생성 모델에 정보 검색 단계를 추가함으로써, 특정 질문에 대한 답변을 생성할 때 관련된 문서나 데이터를 참조할 수 있도록 설계되었습니다. RAG 모델의 핵심 아이디어는 텍스트 생성 과정에 외부 지식을 통합하는 것입니다. 이를 통해 모델은 더 정확하고 관련성 높은 답변을 생성할 수 있습니다. RAG 모델의 구조 RAG 모델은 크게 두 부분으로 구성됩니다: **검색기(retriever)**와 생성기(generator). 검색기(retriever): 질문에 가장 관련이 깊은 문서나 데이터를 검색하는 역할을 합니다. 이 검색 과정은..

N-gram 모델: 자연어 처리의 기초 이해하기 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하는 능력을 개발하는 인공지능(AI) 분야의 한 영역입니다. 이 글에서는 NLP의 기초적인 도구 중 하나인 N-gram 모델에 대해 소개하고자 합니다. N-gram은 텍스트 데이터를 처리하고, 언어의 패턴을 학습하는 데 있어 강력한 도구입니다. 본문을 통해 N-gram 모델의 정의부터 실제 구현 예제까지, 단계별로 살펴보겠습니다. 1. N-gram 모델이란? 1-1. N-gram 모델의 정의 N-gram 모델은 주어진 단어(또는 문자) 시퀀스에서 다음 단어(또는 문자)의 등장 확률을 예측하는 통계적 언어 모델입니다. "N"은 특정 단어 앞에 고려하는..

논문 원문: https://arxiv.org/abs/2212.13345 The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations The aim of this paper is to introduce a new learning procedure for neural networks and to demonstrate that it works well enough on a few small problems to be worth further investigation. The Forward-Forward algorithm replaces the forward and backward passe arxiv.org 이 글은 경희대학교 AIRLab의 이정운님의 논문 ..

출처: https://channel.io/ko/blog/new-channel-bi #1 프로덕트 핵심 지표 제안 채널톡이 현재 핵심 KPI로 삼아야 할 지표는 1) ODR/OAE 팀을 통한 Outbound Acquisition의 양적 증가(SDK 부착 수 N%p 증가) 2) SMB 팀이 관리하는 고객사들의 Revenue (혹은 NDS)증가이다. 채널톡의 1년 기준 신규 고객 MRR이 도출되는 공식을 간단하게 표현하면 아래와 같이 표현할 수 있을 것이다. (Sales) Num_Sales_Touching_Customers x (Acquisition) SignUp Rate x (Activation) Tutorial Success Rate x (Onboarding Retention) 2 week Unbounde..