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자연어 처리와 자연어 생성 모델 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 자연어 처리는 인공지능 분야에서 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술 분야입니다. 이 분야는 인간과 컴퓨터 간의 언어 상호 작용을 가능하게 하며, 텍스트 데이터의 분석, 이해, 생성, 번역, 감정 분석, 질문 응답, 텍스트 요약, 음성 인식 등 다양한 언어 관련 작업을 포함합니다. 아래에서 자연어 처리의 핵심 개념과 응용 사례, 그리고 중요한 기술을 살펴보겠습니다. **자연어 처리의 핵심 개념:** - **토큰화(Tokenization):** 텍스트 데이터를 작은 단위로 분할하는 과정으로, 일반적으로 단어나 문장으로 토큰화됩니다. 이는 텍스트를 이해 가능한 단위로 나누는 첫 번째 단계입니다. - **품사 태깅.. 2023. 9. 11.
신경망 아키텍처와 종류 신경망 아키텍처는 딥러닝 모델의 설계와 구조를 결정하는 중요한 요소 중 하나입니다. 다양한 신경망 아키텍처가 개발되어 다양한 응용 분야에 활용되고 있으며, 이들 각각은 특정 유형의 작업에 적합합니다. 이제 신경망 아키텍처와 그 종류를 살펴보겠습니다. 피드포워드 신경망 동작 방식 피드포워드 신경망은 입력 데이터가 입력층에서 시작하여 은닉층을 거쳐 출력층으로 전달됩니다. 각 뉴런은 입력에 가중치를 곱하고 활성화 함수를 통과시켜 값을 계산하며, 이 값들이 다음 층으로 전파됩니다. 이러한 과정은 학습 데이터를 통해 가중치와 편향을 조정하여 원하는 출력을 얻는 과정을 반복함으로써 이루어집니다. 피드포워드 신경망은 회귀 문제나 분류 문제와 같은 다양한 기계학습 작업에 적용됩니다. 그러나 이러한 기본적인 구조를 확장.. 2023. 9. 11.
딥러닝의 기초 개념 딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터 프로그램이 데이터로부터 학습하고 예측을 수행하는 데 사용되는 기술입니다. 이 기술은 인간의 뇌의 작동 방식에서 영감을 받았으며, 가장 기본적인 구성 요소는 인공 신경망입니다. 1. 인공 신경망의 기본 개념 인공 신경망은 인간의 뇌를 모방한 모델로, 뉴런이라는 단위로 구성됩니다. 각 뉴런은 입력을 받아 가중치와 결합하고 활성화 함수를 통해 출력을 생성합니다. 이러한 뉴런들은 여러 층으로 구성되며, 입력 층, 은닉 층, 출력 층 등으로 나뉩니다. 정보는 입력에서 출력 방향으로 전달되며, 중간 층들에서 추상적인 특징을 학습합니다. 2. 딥러닝과 심층 신경망 "딥"이라는 용어는 심층 신경망(Deep Neural Network)의 개념을 강조하는 데 사용됩니다. 딥러닝은 기.. 2023. 9. 11.

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