시퀀스-투-시퀀스 학습 Logo

Sequence-to-sequence Learning

시퀀스-투-시퀀스 학습
6개 레벨
입력 시퀀스를 고정된 크기의 벡터로 변환한 후, 이를 기반으로 출력 시퀀스를 생성하는 방식이에요. 이 과정은 주로 자연어 처리나 기계 번역에 사용되며, 인코더와 디코더로 구성돼요. 모델은 훈련을 통해 입력과 출력 간의 관계를 학습하게 되죠.
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6개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
6 레벨 로드맵
단계별 역량 인증

학습 로드맵

6개 레벨
전체 6

Lv 1. 무엇인지 알아요

    Lv 2. RNN과 LSTM을 활용해 시퀀스 데이터를 처리하는 인코더-디코더 모델을 구현할 수 있어요

    Lv 3. 양방향 RNN과 어텐션을 활용하여 고성능 시퀀스 모델을 설계하고 훈련할 수 있어요

    Lv 4. 트랜스포머 기반의 어텐션 메커니즘과 정규화 기법을 활용하여 다양한 자연어 처리를 구현할 수 있어요

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    Lv 5. 다양한 언어 모델을 활용해 시퀀스 학습을 최적화하고 실제 문제에 적용할 수 있어요

    Lv 6. 시퀀스 모델의 학습부터 분산 배포까지 전체 ML 파이프라인을 구축하고 최적화할 수 있어요

    이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고

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