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워드 임베딩: Word2Vec, GloVe, FastText 비교 📌 서론: 자연어 처리에서 임베딩이란?자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 가공하는 기술입니다. 그 핵심 중 하나는 바로 단어를 숫자 벡터로 표현하는 방법, 즉 **워드 임베딩(Word Embedding)**입니다. 임베딩은 단어 간 의미적 유사성을 수치화할 수 있도록 돕는 기법으로, NLP의 다양한 작업(분류, 번역, 챗봇 등)에서 필수적인 요소입니다.본 글에서는 대표적인 워드 임베딩 알고리즘인 Word2Vec, GloVe, FastText의 개념과 차이점을 중심으로 비교 분석합니다.🧠 워드 임베딩이 필요한 이유기계는 텍스트를 직접 이해할 수 없기 때문에, 이를 숫자로 변환해야 합니다. 전통적인 방법인 Bag of Words(BoW)나 TF-IDF는 단어의 순서나 의미를 .. 더보기
토큰화(Tokenization)와 형태소 분석: 자연어 처리의 핵심 기초 ✨ 들어가며자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 이 과정에서 가장 기초이자 필수적인 단계가 바로 **토큰화(Tokenization)**와 **형태소 분석(Morphological Analysis)**입니다.토큰화는 문장을 일정한 단위로 쪼개는 과정이며, 형태소 분석은 이 단위가 어떤 언어적 의미를 갖는지를 파악하는 절차입니다. 이 두 기술은 NLP 시스템의 정확성과 성능에 지대한 영향을 미칩니다.🧩 토큰화(Tokenization)란 무엇인가?✅ 토큰화의 정의토큰화란 하나의 문장을 단어나 의미 단위로 분할하는 전처리 과정입니다. 이때 생성되는 각각의 조각을 **토큰(Token)**이라고 부릅니다.예를 들어 "나는 오늘 도서관에 간다"라는 문장은 다음과 같이 토.. 더보기
자연어 처리란 무엇인가? 기본 개념 정리 🧠 자연어 처리(NLP)의 정의**자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)**란 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 인공지능 기술의 한 분야입니다. 우리가 일상적으로 사용하는 한국어, 영어, 중국어와 같은 **자연어(natural language)**는 사람에게는 익숙하지만 기계에게는 모호하고 복잡한 언어입니다.NLP는 이처럼 복잡한 언어를 컴퓨터가 분석할 수 있도록 전처리하고 구조화하여, 대화형 AI, 기계 번역, 감정 분석, 요약, 질의응답 시스템 등 다양한 서비스에 적용됩니다.🔍 자연어 처리의 목적과 필요성1. 인간 언어의 디지털화인터넷과 모바일 기기의 보급으로 텍스트 기반 데이터가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 뉴스 기사, 블로그, .. 더보기
GAN(생성적 적대 신경망)의 원리와 응용 🔍 GAN이란 무엇인가?**GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)**은 2014년 Ian Goodfellow 박사에 의해 제안된 인공지능 알고리즘으로, 실제와 구분할 수 없는 데이터를 생성할 수 있는 매우 강력한 모델입니다.GAN은 이미지, 오디오, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있으며, 최근 인공지능의 창작 능력을 대표하는 기술로 주목받고 있습니다. 예를 들어, GAN은 존재하지 않는 사람의 얼굴 이미지를 만들거나, 낮 사진을 밤 사진으로 바꾸는 등 사람의 창의성을 모방하는 인공지능의 대표주자라 할 수 있습니다.⚙️ GAN의 기본 원리: 두 신경망의 경쟁GAN은 두 개의 신경망으로 구성됩니다:생성자(Generator, G)무작위 노이즈(z).. 더보기
딥러닝에서의 정규화 기법: Dropout과 Batch Normalization ✅ 딥러닝 정규화란 무엇인가?딥러닝 모델은 매우 복잡하고 수많은 파라미터를 가지기 때문에 과적합(overfitting) 되기 쉽습니다. 과적합이란 학습 데이터에는 높은 정확도를 보이지만, 새로운 데이터에 대해서는 일반화 성능이 떨어지는 현상입니다.이를 해결하기 위해 정규화(regularization) 기법이 사용됩니다. 정규화는 모델이 학습 도중 너무 특정한 패턴에 집착하지 않도록 규제하는 방법입니다. 오늘날 대표적인 정규화 기법으로는 Dropout과 Batch Normalization이 있으며, 이 두 방법은 거의 모든 현대 딥러닝 아키텍처에서 필수적으로 사용됩니다.🔍 Dropout: 뉴런의 무작위 생존 전략📌 Dropout의 개념Dropout은 학습 도중 뉴런을 무작위로 제거(또는 비활성화)하는 .. 더보기
딥러닝 모델의 학습률 조정 전략 🧠 학습률이란 무엇인가?딥러닝에서 모델을 학습시킬 때 가장 핵심적인 하이퍼파라미터 중 하나는 **학습률(Learning Rate)**입니다. 학습률은 경사하강법(Gradient Descent) 기반 최적화 알고리즘에서 가중치를 얼마나 빠르게 업데이트할지를 결정하는 값으로, 너무 크면 발산하고 너무 작으면 수렴 속도가 지나치게 느려질 수 있습니다.딥러닝 모델의 성능은 학습률의 설정에 따라 크게 달라지며, 효율적인 학습률 조정은 수렴 속도 향상, 안정적인 학습, 더 높은 정확도 달성에 직결됩니다.📈 학습률이 모델 학습에 미치는 영향1. 학습률이 너무 클 경우손실 함수가 최솟값에 도달하지 못하고 튕겨 나가며 발산학습 불안정 또는 완전 실패 가능정확도 하락, 훈련 중 Nan 오류 발생2. 학습률이 너무 작을.. 더보기
전이 학습(Transfer Learning)의 개념과 활용 🔍 전이 학습이란 무엇인가?전이 학습(Transfer Learning)은 기계 학습과 딥러닝 분야에서 널리 활용되는 전략 중 하나로, 기존에 학습된 모델의 지식을 새로운 문제에 적용하는 기법입니다. 즉, 하나의 문제를 해결하기 위해 학습된 모델이 다른 유사한 문제에 대한 해결에도 도움을 줄 수 있다는 개념입니다.이 방법은 특히 데이터가 적거나, 계산 자원이 한정된 환경에서 매우 효과적입니다. 기존 모델을 재학습하거나 일부만 수정하는 방식으로 높은 성능을 빠르게 얻을 수 있기 때문에 산업, 의료, 금융, 이미지 처리, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.✅ 전이 학습의 기본 원리🔹 일반적인 딥러닝 학습 방식딥러닝은 보통 입력 데이터와 레이블을 기반으로 모델을 처음부터 학습합니다. 이 경우.. 더보기
딥러닝에서의 활성화 함수: ReLU, Sigmoid, Tanh의 개념과 차이점 🔍 딥러닝에서 활성화 함수가 중요한 이유딥러닝 모델의 핵심은 **다층 신경망(Deep Neural Network)**입니다. 이 신경망이 단순한 선형 회귀와 구분되는 가장 중요한 요소 중 하나는 바로 **활성화 함수(Activation Function)**입니다. 활성화 함수는 각 뉴런이 전달받은 입력 값을 바탕으로 출력을 결정하는 역할을 하며, **비선형성(nonlinearity)**을 모델에 부여함으로써 복잡한 문제도 해결할 수 있게 만듭니다.활성화 함수가 없다면 아무리 많은 층을 쌓아도 결국 하나의 선형 함수로 수렴하기 때문에, 딥러닝의 본질적 장점이 사라지게 됩니다. 따라서 활성화 함수는 모델의 성능과 학습 과정에 막대한 영향을 미치는 핵심 요소입니다.✅ ReLU 함수 (Rectified Lin.. 더보기

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