머신러닝 - Transformer

Jay Alammar (제이 알라마르)

영문 : https://jalammar.github.io/illustrated-transformer

한글 : https://nlpinkorean.github.io/illustrated-transformer/

 

 

 

 

 

 

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**머신러닝은 '학문적 개념 또는 기술'**이고, **텐서플로우는 그 기술을 구현하기 위한 '도구(라이브러리)'**

 

1. 머신러닝 (Machine Learning, ML)

머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하여 판단이나 예측을 할 수 있도록 하는 AI의 한 분야입니다.

• 성격: 이론, 알고리즘, 방법론적 체계.
• 비유: '요리하는 법(레시피)' 그 자체라고 볼 수 있습니다.
• 핵심: 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내어 미래를 예측하는 모델을 만드는 과정입니다.

2. 텐서플로우 (TensorFlow)

텐서플로우는 구글에서 개발한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리로, 머신러닝과 딥러닝 모델을 쉽고 효율적으로 구축할 수 있도록 도와줍니다.

• 성격: 도구 세트, 소프트웨어 엔진, 프레임워크.
• 비유: 요리를 하기 위해 사용하는 '주방 도구(프라이팬, 칼, 오븐 등)'와 같습니다.
• 특징: 복잡한 수학적 계산을 처리해주고, 모델을 스마트폰이나 클라우드 등 다양한 환경에서 실행할 수 있게 지원합니다.

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3. 주요 차이점 비교

구분	머신러닝 (ML)	텐서플로우 (TensorFlow)
정의	데이터 기반 학습 기법 (학문/이론)	ML 구현을 위한 도구 (소프트웨어)
범위	AI의 하위 집합으로 광범위함	머신러닝 구현 도구 중 하나
구성 요소	알고리즘 (회귀, 분류, 군집 등)	API, 데이터 흐름 그래프, 라이브러리
목적	문제 해결을 위한 지능형 시스템 구축	복잡한 수치 계산 및 신경망 구축 최적화

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요약하자면

"머신러닝이라는 목적지에 가기 위해, 텐서플로우라는 자동차를 운전하는 것"과 같습니다. 머신러닝은 우리가 하고 싶은 일이고, 텐서플로우는 그 일을 더 빠르고 편하게 할 수 있게 해주는 수단입니다.

 

텐서플로우 외에 파이토치(PyTorch) 같은 도구도 있다.

 

 

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