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딥러닝 기반 NLP 모델은 AI 언어 처리 기술을 혁신적으로 발전시켜 왔습니다.GPT와 BERT는 AI 자연어 처리 기술을 대표하는 딥러닝 언어모델입니다.이번 글에서는 두 모델의 작동 원리, 차이점, 그리고 실제 활용 사례를 자세히 알아보겠습니다. 딥러닝 자세히 알아보기👆 딥러닝 NLP 모델의 등장과 혁신자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 만드는 기술입니다. 딥러닝 기술이 도입되면서, NLP는 훨씬 더 자연스럽고 정교하게 발전하게 되었습니다. 딥러닝으로 인한 NLP 패러다임 전환규칙 기반·통계적 접근에서 신경망(Neural Network) 기반으로 전환워드 임베딩(Word Embedding) 기술을 통해 단어 간 연관관계를 수치로 표현Transformer 아키텍처..

AI와 자연어 처리(NLP) 분야의 핵심 기술인 Transformer 모델과 이를 기반으로 한 GPT, BERT에 대한 이해는 이제 선택이 아닌 필수 입니다. 이번 글에서는 Transformer 모델, GPT, BERT의 작동 원리와 핵심 개념을 심층 분석합니다. 자연어 처리(NLP) 딥러닝 모델의 이해를 통해 AI 시대의 언어 모델을 마스터하세요! Transformer 자세히 알아보기👆 Transformer 란 무엇인가?자연어 처리(NLP)의 패러다임을 바꾼 모델Transformer는 현대 AI 기술, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져온 딥러닝 모델입니다.이전의 RNN(Recurrent Neural Network)이나 LSTM(Long Short-Term Memory)..

머신러닝은 AI(인공지능) 기술의 핵심으로, NLP(자연어 처리)와 밀접하게 연결되어 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝의 기본 개념과 작동 원리, 그리고 NLP와의 관계 및 실생활에서의 응용 사례를 살펴보겠습니다. 머신러닝이란 무엇인가? 데이터를 통한 기계의 학습 머신러닝(Machine Learning, ML)은 컴퓨터가 사람처럼 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 스스로 판단하거나 예측을 수행하는 기술입니다. AI(인공지능)의 한 분야인 머신러닝은 사람이 명시적으로 규칙을 알려주지 않아도 데이터를 통해 스스로 학습하는 점이 특징입니다. 즉, 컴퓨터가 방대한 데이터를 분석하면서 숨겨진 패턴을 찾아내고, 새로운 데이터에 그 지식을 적용하는 방식입니다. 머신러닝의 3가지 학습 방식 머신러닝은 학습 방식에 ..