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BERT 기반 자연어 이해 모델의 모든 것 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글이 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, 혁신적인 구조를 통해 자연어 이해의 새로운 지평을 열었습니다. 기존 모델들과는 달리, BERT는 양방향(bidirectional)으로 문맥을 이해하는 Transformer 구조를 채택해, 텍스트의 앞뒤 문맥을 동시에 분석할 수 있습니다. 이를 통해 검색엔진, 번역기, 챗봇 등 다양한 응용 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 특히 검색엔진 최적화(SEO) 작업에서도 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다.이 글에서는 BERT의 기본 개념부터 구조적 특징, 작동 원리, 장단점, 응용 사례와 관련 모델까지 폭넓게 살펴봅니다. 또한 DistilBERT, RoBER.. 2024. 12. 19.
순환 신경망(RNN) 기반 분석의 모든 것 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 딥러닝에서 순차적인 데이터를 다루기 위해 설계된 강력한 아키텍처로, 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 데이터 분석 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. RNN은 시간에 따라 데이터를 처리하며 과거 정보를 저장해 다음 분석에 활용할 수 있는 메모리 특성을 가지고 있습니다. 이를 통해 텍스트 생성, 음성 인식, 주식 예측 등 다양한 분야에서 높은 효율성을 보입니다. 이 글에서는 RNN의 기본 원리, 주요 응용 사례, 한계점, 최신 연구 동향 등을 심도 있게 분석합니다.RNN은 특히 시간적 흐름과 문맥적 이해를 요구하는 문제를 해결하는 데 최적화된 구조로 설계되었습니다. 입력 시퀀스의 연속성과 데이터를 반영한 출력 조정 능력.. 2024. 11. 30.

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