move84

Transformer는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁명적인 변화를 가져온 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 Attention 메커니즘을 사용하여 문장 내 단어 간의 관계를 효과적으로 파악하며, 기존의 순환 신경망(RNN) 기반 모델의 한계를 극복했습니다. 이 글에서는 Transformer의 기본 구조와 핵심 구성 요소에 대해 자세히 알아보겠습니다. 💡 Attention 메커니즘Attention 메커니즘은 Transformer의 핵심 구성 요소 중 하나입니다. 이는 입력 문장의 각 단어가 출력 문장의 어떤 단어와 관련이 있는지 가중치를 부여하여 표현합니다. 기존의 seq2seq 모델에서는 고정된 크기의 context vector에 모든 정보를 압축해야 했기 때문에 정보 손실이 발생할 수 있었습니다. At..

딥러닝은 현대 자연어 처리 (NLP) 분야에서 혁신적인 발전을 이끌어 왔으며, 특히 다국어 환경에서 그 효과가 두드러집니다. 이 글에서는 딥러닝 기술이 다국어 NLP 응용 분야에서 어떻게 활용되는지, 주요 기술과 예시를 통해 자세히 살펴보겠습니다. 🌐 딥러닝 (Deep Learning)과 다국어 NLP (Multilingual NLP) 소개딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 하는 기계 학습의 한 분야로, 방대한 양의 데이터를 학습하여 복잡한 패턴을 인식하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 다국어 NLP는 여러 언어를 처리하고 이해하는 데 초점을 맞춘 NLP의 한 분야입니다. 이는 번역, 텍스트 분류, 정보 추출 등 다양한 애플리케이션에서 필수적인 기술입니다. 딥러닝 모델은 다국어 데이터로부터 언어 간의 복잡한..

딥러닝은 문서 분석 분야에서 괄목할 만한 발전을 가져왔으며, 텍스트 처리, 정보 추출, 문서 분류 등 다양한 작업에 혁신을 불어넣고 있다. 본 블로그 게시물에서는 딥러닝이 문서 분석에 어떻게 활용되는지, 핵심 기술과 실제 예시를 통해 자세히 살펴본다.📖 딥러닝 (Deep Learning) 과 문서 분석 (Document Analysis)의 만남딥러닝은 인공 신경망 (Artificial Neural Networks)을 기반으로 하는 기계 학습의 한 분야로, 다층 구조를 통해 복잡한 데이터를 학습하고 분석하는 능력을 갖는다. 문서 분석 분야에서는 딥러닝 모델이 텍스트 데이터의 패턴을 학습하고, 의미를 이해하여 다양한 문서 관련 작업을 자동화하는 데 기여한다. 딥러닝 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리..

딥러닝 분야에서 사전 훈련된 언어 모델(Pre-trained Language Models)의 미세 조정(Fine-tuning)은 획기적인 기술로 부상했으며, 다양한 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 작업의 성능을 크게 향상시켰다. 이 글에서는 사전 훈련된 언어 모델 미세 조정의 개념, 과정, 이점, 그리고 실용적인 예시와 함께 핵심 개념들을 쉽게 이해하도록 돕는다.✨ 개념 소개:사전 훈련된 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련된 신경망이다. 이러한 모델은 일반적인 언어의 패턴과 구조를 학습하여, 텍스트 생성, 번역, 질문 응답 등 다양한 NLP 작업에 사용될 수 있는 기반을 제공한다. 미세 조정은 이처럼 사전 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 추가로 훈련시키..

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 ..

🤔 딥러닝의 세계로 발을 들이면서 자연어 처리(NLP)는 빼놓을 수 없는 중요한 분야이다. 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 변환하는 과정은 NLP의 핵심이며, 이 과정에서 Word Embeddings(단어 임베딩) 기술이 중요한 역할을 한다. Word2Vec과 GloVe는 널리 사용되는 단어 임베딩 기법으로, 단어 간의 의미적 관계를 효과적으로 파악하여 딥러닝 모델의 성능을 향상시킨다.💡 Word Embeddings (단어 임베딩)단어 임베딩은 단어를 고정 차원의 실수 벡터로 표현하는 기술이다. 이러한 벡터는 단어의 의미적, 문법적 정보를 담고 있으며, 단어 간의 유사성을 계산하는 데 사용된다. 예를 들어, "king(왕)"과 "queen(여왕)"은 서로 관련성이 높으므로, 임베딩 공간에서..

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..