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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.

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