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자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에 대하여 1 자연어 처리(NLP) 정의자연어 처리(NLP)는 인공지능(AI)의 한 분야로서, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 처리하고, 생성하도록 하는 기술을 다룹니다. 컴퓨터가 인간과 자연스럽게 소통하고, 인간 언어로 된 데이터를 분석하고 활용할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 자연어 처리 (NLP) 추진 경과 및 역사초기 (1950년대 ~ 1980년대)1957년 : 조지 밀러 (George Miller)가 통계적 언어 모델을 제시하며 NLP 연구 시작1960년대 : 규칙 기반 시스템 개발 (SHRDLU, ELIZA 등)1970년대 : 의미론적 분석, 기계 번역 연구 활발1980년대 : 통계적 언어 모델 발전, 음성 인식 기술 발전중기 (1990년대 ~ 2010년대)1990년대 : 인터넷 등장으로 텍스트 데이터 .. 2024. 2. 14.
딥 러닝 (Deep Learning)에 대하여 딥 러닝은 인공 지능 (AI)의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망 (ANN)을 이용하여 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니다. 딥 러닝은 다층의 인공 신경망을 사용하여 데이터에서 복잡한 패턴을 추출하고 학습하며, 이를 통해 높은 정확도의 예측을 가능하게 합니다. 딥 러닝의 주요 특징높은 정확도: 딥 러닝 모델은 대량의 데이터를 학습하여 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.자동 특징 추출: 딥 러닝 모델은 데이터에서 자동으로 중요한 특징을 추출하여 학습합니다.다양한 데이터 적용: 딥 러닝 모델은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 유형의 데이터에 적용될 수 있습니다.딥 러닝의 주요 구성 요소인공 신경망: 인간의 뇌 구조를 모방한 컴퓨팅 모델입니다.학습 알고리즘: 인공 신경망의 가중치를 조정하여.. 2024. 2. 12.
머신러닝(Machine Learning)에 대하여 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측하는 기술. 기존 프로그램은 규칙을 명시적으로 정의해야 했지만, 머신러닝은 데이터에서 패턴을 찾아 스스로 규칙을 만들어낼 수 있음.머신러닝의 역사머신러닝은 20세기 중반부터 시작된 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측하는 기술을 말합니다.주요 발전 단계  1. 초기 (1950년대 ~ 1980년대)1950년대: 앨런 튜링, 아서 사무엘 등 초기 인공지능 연구자들이 머신러닝 개념 제시1960년대: 인공 신경망, 선형 회귀, 의사 결정 트리 등 기초 알고리즘 개발1970년대: 퍼셉트론, 딥러닝 등의.. 2024. 2. 11.
AI(Artificial Inetlligence)에 대한 보고서 인공 지능(AI, Artificial Intelligence)은 컴퓨터 시스템이 인간과 유사한 지능을 가지도록 설계된 기술이나 프로그램을 의미합니다. 이 기술은 다양한 분야에서 활용되며, 다양한 형태와 수준의 지능을 구현할 수 있습니다. 여기에는 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 등이 포함됩니다. 주요 기술기계 학습 (Machine Learning) : 데이터에서 패턴을 학습하고 예측 모델을 구축하는 기술로, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등이 포함.딥 러닝 (Deep Learning) : 다층 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 기계 학습의 한 분야로, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에 적용.자연어 처리 (Natural Language Processing, NL.. 2024. 2. 10.
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