반응형 pytorch3 📝 딥러닝을 활용한 자연어 처리(NLP): AI의 언어 이해 🌟 서론자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 AI가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 돕는 기술입니다.딥러닝은 NLP의 핵심 기술로 자리 잡으며, 텍스트 분류, 기계 번역, 감정 분석, 챗봇, 텍스트 생성 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.이 글에서는 딥러닝 기반 NLP의 개념, 주요 기술, 활용 사례, 그리고 NLP의 미래에 대해 알아보겠습니다. 🚀📚 본론1️⃣ 자연어 처리(NLP)란?자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어(자연어)를 이해하고, 분석하며, 생성할 수 있게 만드는 기술입니다.텍스트와 음성과 같은 비정형 데이터를 처리하며, 딥러닝은 이 과정을 더욱 정확하고 효율적으로 만듭니다.NLP의 주요 작업언어 이해(NLU): 텍스트의 의미를 .. 2024. 12. 2. 🧠 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN): AI의 기초 기술 🌟 서론인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 기초를 이루는 모델로, 인간 뇌의 신경망을 모방하여 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기술입니다.인공신경망은 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리와 같은 복잡한 문제를 해결하는 데 필수적인 역할을 하며, 특히 딥러닝의 기반이 되는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 이번 글에서는 인공신경망의 구조, 작동 원리, 주요 유형, 그리고 활용 사례를 자세히 살펴보겠습니다. 🚀📚 본론1️⃣ 인공신경망이란?인공신경망(ANN)은 인간의 뇌 구조를 모방한 컴퓨팅 모델로, 데이터를 입력받아 학습하고 이를 기반으로 예측하거나 분류하는 기술입니다.신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden La.. 2024. 12. 1. 🧠 딥러닝(Deep Learning): AI의 핵심 기술 🌟 서론딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 하위 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Network)을 사용해 데이터를 학습하고 패턴을 파악하는 기술입니다. 딥러닝은 인간의 뇌 구조를 모방하여, 방대한 데이터를 기반으로 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 설계되었습니다.오늘날 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 자율주행 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키며 AI 기술의 핵심으로 자리 잡았습니다. 이번 글에서는 딥러닝의 작동 원리, 주요 알고리즘, 활용 사례, 그리고 한계와 도전 과제를 알아보겠습니다. 🚀📚 본론1️⃣ 딥러닝이란?딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 데이터를 통해 모델을 학습시키는 과정에서 심층적인 신경망(Deep Neural Ne.. 2024. 11. 29. 이전 1 다음