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[인공지능] 피드 포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network, FFNN)의 개념 피드 포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network, FFNN)의 개념피드 포워드 신경망(FFNN)은 인공신경망의 가장 기본적인 구조로, 데이터가 입력층에서 시작하여 은닉층을 거쳐 출력층까지 일방향으로(즉, "피드 포워드") 전달되는 구조를 가지고 있습니다. 여기서 데이터는 되돌아오지 않으며, 오직 한 방향으로만 흐릅니다. 이러한 구조는 순전파(Forward Propagation)를 통해 입력 데이터를 출력값으로 변환하는 과정을 단순화하며, 주로 회귀와 분류 문제에 많이 활용됩니다.피드 포워드 신경망의 구조입력층(Input Layer):입력 데이터를 받아들이는 첫 번째 층으로, 문제에 필요한 데이터 특징(feature) 수에 따라 뉴런이 배치됩니다.은닉층(Hidden Layers):입력.. 2024. 11. 16.
[인공지능] 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 개념 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 개념인공신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받아 만든 알고리즘 구조로, 데이터를 분석하고 패턴을 인식하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 인공신경망은 수많은 뉴런이라 불리는 노드(node)들로 구성되며, 이들 뉴런이 서로 연결되어 특정한 문제를 학습, 인식, 예측하는 구조를 갖추고 있습니다.인공신경망의 기본 구성 요소입력층(Input Layer):입력층은 외부로부터 데이터를 받아들이는 층으로, 네트워크가 학습할 데이터를 수용하는 첫 번째 단계입니다.은닉층(Hidden Layer):입력층과 출력층 사이에 위치한 층입니다. 은닉층이 많아질수록 네트워크가 복잡해지고, 더 다양한 패턴을 인식할 수 있게 됩니다. 은닉층의 뉴런은 입력 데이터를 처리하여 .. 2024. 11. 15.
챗봇 엔진의 주요 구성 요소 챗봇 엔진의 주요 구성 요소자연어 처리(NLP) 자연어 이해(NLU): 사용자 입력을 이해하고 의미를 파악하는 과정.토큰화(Tokenization): 사용자의 입력 텍스트를 단어나 구절 단위로 분할.엔티티 추출(Entity Extraction): 입력에서 특정 정보나 개체(예: 날짜, 위치, 제품 이름 등)를 인식.의도 분류(Intent Classification): 사용자의 의도를 특정 카테고리로 분류.대화 관리(Dialogue Management)대화 상태 추적(Dialogue State Tracking): 대화의 진행 상태와 사용자 정보를 추적해 적절한 응답을 결정.정책 학습(Policy Learning): 대화의 다음 단계를 결정하는 방식을 학습.응답 생성(Response Generation)템플.. 2024. 11. 14.
날로 달라지는 챗봇 날로 달라지는 챗봇챗봇의 유형챗봇은 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 유형은 규칙 기반 챗봇으로, 미리 정해진 규칙에 따라 고정된 응답을 제공하는 방식입니다. 이 방식은 특정한 질문에 대해서는 정확한 응답을 할 수 있지만, 새로운 질문이나 복잡한 대화 상황에 대해서는 한계가 있습니다. 두 번째 유형은 AI 기반 챗봇으로, 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 사용자의 입력을 분석하고 적절한 응답을 동적으로 생성합니다. AI 챗봇은 언어 모델을 기반으로 하여 지속적인 학습을 통해 성능이 향상되며, 유연하게 대화의 흐름을 이어갈 수 있는 것이 특징입니다.챗봇의 주요 적용 분야챗봇은 다양한 분야에서 사용됩니다. 고객 지원 분야에서는 고객이 자주 묻는 질문에 자동으로 응답하거나 기술적인 지원을.. 2024. 11. 13.
AI 플랫폼, Hugging Face AI 플랫폼, Hugging FaceHugging Face는 자연어 처리(NLP) 모델, 데이터셋, 툴 등을 제공하는 AI 플랫폼으로, 연구자와 개발자들이 쉽게 모델을 배포하고 공유할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. Hugging Face Hub는 다양한 AI 모델과 데이터셋을 검색, 공유, 사용하도록 돕는 서비스입니다. 이곳의 사용법을 순서대로 소개하겠습니다.1. Hugging Face 계정 만들기Hugging Face 사이트(https://huggingface.co)에 접속하여 계정을 생성합니다. 계정을 생성하면 모델을 업로드하거나 저장소를 관리할 수 있습니다.2. 모델 검색 및 사용모델 검색: Hugging Face Hub에서는 BERT, GPT, T5, CLIP 등 다양한 AI 모델을 제공합.. 2024. 11. 12.
대화가 가능한 AI, 람다 대화가 가능한 AI, 람다람다(Lambda)는 구글의 대화형 AI 모델로, 인간과 자연스럽게 대화할 수 있도록 설계된 AI 언어 모델입니다. "Language Model for Dialogue Applications"의 약자로, 구글의 연구 및 개발팀이 만든 이 모델은 다양한 주제에 대해 유연하게 대화할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 람다의 주요 특징람다는 특히 대화에서 맥락을 잘 파악하고, 응답을 자연스럽게 이어가는 것에 중점을 두고 있습니다. 이 모델은 다음과 같은 몇 가지 주요 특징을 가집니다.맥락 이해: 람다는 대화 중 나오는 앞뒤 맥락을 이해하여 문맥에 맞는 대답을 합니다. 이를 통해 사용자의 의도를 파악하고 관련 있는 답변을 제공할 수 있습니다.다양한 주제: 한 가지 주제에 국한되지 않고,.. 2024. 11. 11.

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