딥러닝4 딥러닝에서 자연어 처리 딥러닝에서 자연어 처리딥러닝에서 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 텍스트나 음성을 분석하고 이해하며, 생성하는 기술로, 딥러닝의 발전으로 인해 매우 혁신적인 변화를 겪고 있는 분야입니다. 딥러닝은 대량의 데이터를 학습하고 복잡한 언어 구조를 이해하는 데 강점을 가지기 때문에, NLP의 다양한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 1. 딥러닝 기반 자연어 처리의 주요 기법1.1. 워드 임베딩 (Word Embedding) 텍스트 데이터를 컴퓨터가 처리할 수 있는 숫자 형태로 변환하는 기법으로, 단어들 간의 의미적 유사성을 반영하여 벡터 형태로 표현합니다. 대표적인 방법으로는 Word2Vec이나 GloVe가 있습니다. 워드 임베딩은 텍스트 데이터를 벡터화하면서 .. 2024. 10. 23. 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 컴퓨터가 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하거나 결정을 내릴 수 있게 하는 기술입니다. 두 용어는 종종 혼용되지만, 머신러닝과 딥러닝은 서로 다른 접근 방식을 취하고 있습니다.머신러닝 (Machine Learning)머신러닝은 데이터를 분석하여 규칙과 패턴을 학습하는 알고리즘을 의미합니다. 머신러닝은 명시적인 프로그램 없이도 컴퓨터가 데이터를 바탕으로 학습하고, 주어진 입력에 대해 적절한 출력을 예측하는 능력을 키웁니다. 머신러닝은 크게 세 가지로 분류할 수 있습니다:지도학습(Supervised Learning): .. 2024. 10. 20. 현실보다 더 현실적인, 딥페이크 현실보다 더 현실적인, 딥페이크딥페이크(Deepfake)는 '딥러닝(Deep Learning)'과 '페이크(Fake)'의 합성어로, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 이미지나 영상을 조작해 실제 존재하지 않는 상황이나 얼굴을 만들어내는 기술을 말합니다. 특히, 딥페이크는 주로 얼굴이나 음성 등의 생체 데이터를 기반으로 사실적으로 변형하거나 조작하는 데 사용됩니다. 이 기술의 핵심은 딥러닝 알고리즘입니다. 딥러닝은 대량의 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고, 이를 기반으로 새로운 데이터를 생성하거나 변형하는 기술입니다. 딥페이크에서는 주로 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)을 사용합니다. GAN은 두 개의 신경망으로 구성되는데, 하나는 실제와 유사한 가짜 데.. 2024. 10. 11. [인공지능] 기계학습의 한 분야, 딥러닝 기계학습의 한 분야, 딥러닝딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 특히 기계 학습(Machine Learning)의 하위 개념입니다. 딥러닝은 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 바탕으로 대량의 데이터를 처리하고 학습하는 방법을 사용합니다. 이 기술은 복잡한 패턴을 인식하고 분석하는 데 매우 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다.1. 딥러닝의 기본 원리딥러닝은 여러 개의 층(layer)으로 이루어진 신경망 구조를 사용하여 데이터를 처리합니다. 각 층은 이전 층의 출력을 입력으로 받아서 새로운 출력을 만들어냅니다. 이러한 과정이 여러 층에 걸쳐 반복되면서 더욱 정교하고 복잡한 데이터 패턴을 학습하게 됩니다. 이 때문에 '딥(dee.. 2024. 10. 4. 이전 1 다음
