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🧠 딥러닝 기반 신경 기계 번역 (Neural Machine Translation) 기술 탐구신경 기계 번역 (Neural Machine Translation, NMT)은 딥러닝 (Deep Learning) 기술을 활용하여 텍스트를 번역하는 혁신적인 방법이다. 이는 통계적 기계 번역 (Statistical Machine Translation, SMT)의 한계를 극복하고 더 자연스럽고 유창한 번역 결과를 제공한다. NMT는 딥러닝 모델, 특히 인공 신경망 (Artificial Neural Networks, ANN)을 사용하여 번역 작업을 수행한다. 이 글에서는 NMT의 기본 원리, 다양한 기술, 그리고 실제 구현 예시를 살펴본다.🔑 핵심 개념: NMT의 기본 원리NMT는 주로 sequence-to-se..

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 ..