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딥러닝 세계의 매혹적인 부분, 시퀀스-투-시퀀스 (Sequence-to-Sequence, Seq2Seq) 모델에 오신 것을 환영합니다. 이 글에서는 Seq2Seq 모델의 기본 원리부터 실제 구현 예시까지, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 자세히 설명합니다.✨ Seq2Seq 모델이란? (What is a Seq2Seq Model?)Seq2Seq 모델은 입력 시퀀스를 받아 다른 시퀀스를 출력하는 딥러닝 모델입니다. 쉽게 말해, 하나의 문장을 입력하면 다른 문장으로 번역해주는 것과 같은 작업에 사용됩니다. Seq2Seq 모델은 자연어 처리 (NLP) 분야에서 널리 사용되며, 번역 (Translation), 챗봇 (Chatbot), 텍스트 요약 (Text Summarization) 등 다양한 분야에 적용될 수 ..

딥러닝 분야에서 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리(NLP) 모델의 판도를 바꾼 획기적인 기술이다. 2018년 Google에서 발표한 BERT는 텍스트 데이터를 처리하고 이해하는 방식에 혁신을 가져왔으며, 다양한 NLP 작업에서 최첨단 결과를 달성했다.📚 BERT의 등장 배경BERT가 등장하기 전, NLP 모델은 단방향으로 텍스트를 처리하는 경향이 있었다. 즉, 문장의 앞이나 뒤의 정보만을 고려하여 단어의 의미를 파악했다. 이러한 방식은 문맥 정보를 완벽하게 파악하는 데 한계가 있었다. BERT는 이러한 한계를 극복하기 위해 양방향 접근 방식을 도입했다. 양방향 접근 방식은 문장의 앞뒤 모든 단어를 고려하여 단어의..

딥 러닝(Deep Learning) 분야에서 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 매우 중요한 부분을 차지한다. 이 중에서도 Transformer 아키텍처는 괄목할 만한 성능 향상을 이루며 NLP 분야의 혁신을 이끌었다. 이 글에서는 Transformer 아키텍처의 기본 개념, 작동 방식, 그리고 실제 사용 예시를 살펴본다. 💡 Transformer 아키텍처란 무엇인가? (What is the Transformer Architecture?)Transformer는 2017년 구글(Google)에서 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 처음 소개되었다. 이전의 NLP 모델들이 주로 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Netw..