본문 바로가기

자연어처리25

변환기 기반 모델 BERT와 GPT에 대한 완벽 가이드 변환기 기반 모델 BERT와 GPT에 대한 완벽 가이드변환기 기반 모델인 BERT와 GPT는 자연어 처리(NLP)에서 딥러닝 혁신을 이끄는 대표적인 모델입니다. 두 모델 모두 "변환기(Transformer)" 아키텍처를 기반으로 하며, 언어 처리의 다양한 과제를 해결하는 데 강력한 성능을 발휘합니다. 이 가이드에서는 BERT와 GPT의 주요 특징, 변환기 아키텍처의 기본 개념, 그리고 실제 응용 사례를 통해 실무에서의 활용 방안을 설명합니다.변환기 아키텍처 개요변환기 아키텍처의 발전변환기 아키텍처는 구글이 2017년에 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 제안되었습니다. 기존 언어 모델들은 RNN(Recurrent Neural Network)이나 LSTM(Long S.. 2024. 11. 7.
고차원 데이터 처리의 이해와 활용 방안 고차원 데이터란 무엇인가?고차원 데이터는 관측치의 수에 비해 변수 또는 차원의 수가 매우 많은 데이터 형태를 의미합니다. 일반적으로 고차원 데이터는 풍부한 정보를 제공하지만, 이와 동시에 데이터 분석과 모델링 과정에서 많은 도전과제를 동반합니다. 예를 들어, 유전자 데이터는 수만 개에 달하는 유전자의 발현 값을 포함하며, 이미지 데이터에서는 각 픽셀이 변수로 다루어져 차원이 기하급수적으로 증가합니다. 텍스트 데이터 역시 단어 임베딩 등으로 벡터화될 때 수백 또는 수천 개의 차원을 가질 수 있습니다.고차원 데이터의 주요 예시는 다음과 같습니다: 유전자 데이터: 생물정보학에서는 특정 질병과 관련된 유전자를 찾기 위해 고차원 유전자 데이터를 분석합니다. 이미지 데이터: 1024x1024 해상도의 이미지는 .. 2024. 10. 30.
인공지능 트랜스포머 모델의 모든 것 인공지능 트랜스포머 모델의 모든 것트랜스포머 모델은 인공지능(AI) 분야에서 혁신적인 발전을 이끈 핵심 기술 중 하나로, 자연어 처리(NLP)뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 트랜스포머는 데이터 내의 패턴을 이해하고, 문맥을 파악하는 능력이 뛰어난 신경망 모델입니다. 특히 구글이 2017년 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*를 통해 널리 알려졌으며, 오늘날 GPT, BERT, T5 등 유명한 모델들의 기반이 되었습니다. 트랜스포머 모델의 가장 큰 특징은 순차적인 처리 없이 입력 데이터를 병렬로 처리할 수 있다는 점으로, 기존의 RNN과 LSTM 모델들이 가진 한계를 극복했습니다. 이제부터 트랜스포머 모델의 구조, 작동 원리, 활용 사례, 최신 트렌드 등을 심도.. 2024. 10. 25.
감정 분석(Sentiment Analysis)이란 무엇인가? 감정 분석(Sentiment Analysis)이란 무엇인가?감정 분석(Sentiment Analysis)은 텍스트 데이터를 분석해 긍정, 부정, 중립과 같은 감정 상태를 추출하고 분류하는 기술입니다. 주로 소셜 미디어 게시물, 제품 리뷰, 설문 응답 등 비정형 데이터에서 감정적 의견을 파악해 기업과 기관의 의사결정을 지원합니다. 감정 분석은 자연어 처리(NLP)와 기계 학습(ML)을 결합하여 인간의 감정을 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있게 하는 중요한 도구입니다. 예를 들어, 기업들은 고객 리뷰나 SNS 언급을 분석해 자사 제품에 대한 소비자의 평가가 긍정적인지 부정적인지 확인하여 전략을 최적화할 수 있습니다.이러한 분석 기술은 마케팅, 정치, 금융 등 여러 산업에서 활용되며, 고객의 피드백을 실시간으로.. 2024. 10. 23.
강력한 텍스트 분석 방법과 활용법 강력한 텍스트 분석 방법과 활용법텍스트 분석은 대량의 텍스트 데이터에서 의미 있는 패턴과 통찰을 도출하는 중요한 과정입니다. 이 기술은 인공지능, 빅데이터, 마케팅, 고객 피드백 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, 비정형 데이터를 정형화해 유용한 정보로 변환하는 핵심입니다. 자연어 처리(NLP) 기술과 통계적 방법론이 결합되어 더 정교한 분석이 가능해졌습니다. 텍스트 분석을 통해 기업은 고객의 니즈를 더 잘 이해하고, 시장 트렌드를 파악하며, 서비스 품질을 개선하는 등 경쟁력을 높일 수 있습니다.하지만 텍스트 데이터는 구조적이지 않아 정제와 분석 과정에서 다양한 문제를 만날 수 있습니다. 예를 들어 문장의 길이나 복잡성, 문맥적 의미 파악 등이 어려움을 초래합니다. 이를 해결하기 위해 적절한 도구와 기법.. 2024. 10. 19.
인공지능의 혁명: 딥러닝의 개념과 활용 인공지능의 혁명: 딥러닝의 개념과 활용딥러닝은 인공지능(AI) 분야에서 최근 가장 주목받고 있는 기술 중 하나입니다. 이는 기존의 기계 학습(machine learning) 방식과는 달리, 신경망(neural network)을 이용해 데이터를 학습하고 예측하는 방법으로, 특히 대규모 데이터 분석에서 뛰어난 성능을 보입니다. 딥러닝은 음성 인식, 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 등 다양한 분야에서 사용되며, 인간의 지능을 모방하여 스스로 데이터를 학습할 수 있는 능력 덕분에 빠르게 발전하고 있습니다. 그러나 딥러닝의 원리를 이해하는 것은 간단하지 않으며, 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 많은 계산 능력과 데이터가 필요합니다. 그럼에도 딥러닝의 잠재력은 매우 커 앞으로도 더 많은 분야에서 사용될 것으로.. 2024. 10. 5.