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자연어 처리(NLP)에서의 임베딩(Embedding) 자연어 처리(NLP)에서의 "임베딩(Embedding)"은 단어나 문장을 수치적인 벡터로 표현하는 기술입니다. 이는 기계 학습 모델에 텍스트 데이터를 입력하기 위해 사용됩니다. 임베딩은 단어나 문장을 밀집형(dense) 벡터로 변환하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환합니다. 임베딩의 주요 특징: 1. 단어 임베딩(Word Embedding): 각 단어를 고정된 길이의 실수 벡터로 매핑합니다. 이러한 단어 임베딩은 단어 사이의 의미적, 문법적 유사성을 캡처하여 벡터 공간에서 단어 간 관계를 보존합니다. 2. 벡터 표현: 임베딩된 벡터는 특정 단어의 의미와 관련된 정보를 포함하며, 이를 통해 단어 간 유사성을 측정하거나 다른 작업에 활용할 수 있습니다. 3. 밀집형(dense) 표현: 임베딩된 벡터는 .. 2023. 12. 15.
자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)의 이해 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간이 사용하는 자연어를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 인공 지능의 하위 분야입니다. NLP는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 생성하며, 텍스트 정보를 분석하여 이해하고 활용하는 기술을 포함합니다. 자연어 처리의 주요 기술 및 활용: 1. 텍스트 분석(Text Analysis): 텍스트 마이닝, 정보 검색, 토픽 모델링 등과 같은 방법을 사용하여 대량의 텍스트 데이터를 분석하고 이해하는 기술을 포함합니다. 2. 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER): 문서에서 사람, 장소, 날짜, 조직과 같은 특정 단어나 구절을 인식하고 분류하는 기술로, 정보 추출 및 요약에 활용됩니다. 3. 감성 분석(Sentiment.. 2023. 12. 14.
전이 학습(Transfer Learning)의 이해 전이 학습(Transfer Learning)은 기계 학습 분야에서 사용되는 중요한 기술로, 한 도메인(또는 작업)에서 학습한 지식을 다른 도메인이나 작업으로 전이하여 학습 성능을 향상하는 기법입니다. 주로 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델의 가중치와 구조를 다른 관련 작업에 재사용함으로써, 소량의 데이터로도 효율적인 학습이 가능하게 합니다. 전이 학습의 주요 특징: 1. 사전 학습된 모델 활용: 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델은 풍부한 지식을 담고 있습니다. 이 모델의 가중치나 구조를 다른 작업에 재사용하여 학습 속도와 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2. 학습된 특징 추출: 사전 학습된 모델은 텍스트, 이미지 등에서 특징을 추출하는 데에 뛰어난 능력을 가집니다. 이러한 특징 추출기능을 활용하여 .. 2023. 12. 13.
LLM(Large Language Model)의 주요 특징 "Large Language Model(Large LM)"은 매우 큰 규모의 자연어 처리 모델을 가리키는 용어입니다. 이러한 모델은 기계 학습 및 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 사용됩니다. Large Language Model의 주요 특징: 1. 규모와 파라미터: Large LM은 수백만 개에서 수십억 개 이상의 파라미터를 갖춘 대규모 신경망으로 구성됩니다. 이러한 파라미터는 언어의 구조, 문법, 의미 등을 이해하고 다양한 언어 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 2. 사전 학습과 미세 조정: Large LM은 사전 학습된(pre-trained) 데이터로 초기화되고, 특정 작업이나 도메인에 맞게 미세 조정(fine-tuning)될 수 있습니다. 이는 다양한 언어 작업에.. 2023. 12. 12.

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