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딥러닝 분야에서 텍스트 데이터의 의미를 효과적으로 파악하기 위한 중요한 기술 중 하나는 문맥적 임베딩(Contextualized Embeddings)입니다. 이 글에서는 딥러닝의 문맥적 임베딩 기술인 ELMo와 BERT에 대해 자세히 알아보고, 텍스트의 의미를 어떻게 더 깊이 이해할 수 있는지 살펴보겠습니다.💡 문맥적 임베딩 (Contextualized Embeddings) 소개전통적인 단어 임베딩(Word Embeddings), 예를 들어 Word2Vec이나 GloVe는 각 단어에 고정된 벡터를 할당합니다. 하지만, 이러한 방식은 단어의 문맥적 의미 변화를 반영하지 못합니다. 예를 들어, 'bank'라는 단어는 '강가' 또는 '은행'과 같은 다양한 의미로 사용될 수 있는데, Word2Vec은 이러한 ..

머신러닝 분야에서 자기 지도 학습 (Self-Supervised Learning)은 레이블링되지 않은 대량의 데이터를 활용하여 모델을 훈련시키는 혁신적인 기술이다. 이 기술은 지도 학습 (Supervised Learning)의 한계를 극복하고, 다양한 실제 문제에 적용될 수 있는 강력한 솔루션을 제공한다. 이 글에서는 자기 지도 학습의 개념, 원리, 장점, 단점, 그리고 실제 활용 사례를 심도 있게 다룬다.🧠 자기 지도 학습의 정의 및 배경자기 지도 학습 (Self-Supervised Learning, SSL)은 레이블 (Label)이 없는 데이터, 즉 비지도 학습 (Unsupervised Learning)의 일종이다. 하지만, 전통적인 비지도 학습과는 다르게, 데이터 자체에서 생성된 가짜 레이블 (P..