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자연어 처리의 이해와 응용 사례 탐구 NLP(Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 혁신적인 기술입니다. 인공지능(AI)의 한 분야로서, 그것은 인간의 언어를 이해하고, 생성하고, 번역하는 데 다양한 응용 프로그램을 가지고 있어서 점점 더 중요해지고 있습니다. 1. 자연어 처리의 개요 자연어 처리(NLP)는 언어학, 컴퓨터 과학 및 인공지능을 결합하여 기계가 인간의 언어를 이해, 분석 및 생성할 수 있도록 합니다. 그것은 문법, 의미, 구조 및 맥락을 이해하는 것을 포함하며, 컴퓨터가 다른 언어로 쓰인 자연어 문서를 처리할 수 있도록 합니다. NLP 연구는 1950년대로 거슬러 올라가지만, 1990년대 이후 음성 인식, 챗봇, 질문 응답 시스템 및 텍스트 분석과 같은 영역.. 2023. 6. 18.
WebUI 기초 및 실전, 사용자 친화적인 인터페이스 디자인과 구현 WebUI(Web User Interface)는 웹 사이트나 웹 애플리케이션에서 사용자와 상호 작용하는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 의미하며, 사용자가 편리하게 정보를 보고, 입력하며, 조작할 수 있는 웹 페이지 구성요소들로 이루어져 있습니다. 1. WebUI에 대한 기본 개념 WebUI는 웹 사용자 인터페이스의 줄임말로 웹 브라우저를 통해 웹 사이트 또는 웹 응용 프로그램에 액세스 할 때 사용자가 상호 작용하는 그래픽 인터페이스 또는 시각적 요소를 말합니다. 메뉴, 단추, 양식, 이미지 및 기타 대화형 구성요소와 같은 사용자 인터페이스 요소의 설계, 레이아웃 및 프레젠테이션을 포함합니다. WebUI는 시각적 미학, 반응성 및 사용성 원칙을 통합하여 직관적이고 사용자 친화적인 환경을 만드는 데 중.. 2023. 6. 11.
AI의 창의성을 발휘하는 생성적 적대 신경망(GAN) GAN은 두 개의 신경망을 서로 경쟁시켜서 새로운 데이터를 생성하는 인공지능 딥 러닝 알고리즘의 일종입니다. 그중 인공지능 그림에서 많이 사용되고 있는 GAN에 대해 알아보려 합니다. 1. GAN의 개요 GAN은 생성적 적대 신경망, Generative Adversarial Network의 약자입니다. 2014년에는 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)와 그의 팀이 게임 이론에서 영감을 받아 제안한 딥러닝 모델입니다. GAN은 딥러닝 기술을 사용하여 새로운 이미지를 생성하는 생성자(generator)와 판별자(discriminator)라는 두 개의 신경망을 경쟁하며 학습시키고 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 적대적(adversarial) 학습이란 GAN은 생성자와 판별자가 서로 대립하면서 학습하는.. 2023. 6. 3.
딥 러닝 데이터의 심층 해석과 혁신적인 학습 기법 딥 러닝(Deep Learning)은 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 기반으로 한 머신러닝의 한 분야입니다. 데이터를 학습하고 패턴을 인식하여 예측, 분류, 추천 등 다양한 작업을 수행하는 인공지능 알고리즘입니다. 1. 딥 러닝의 개념 딥 러닝은 머신 러닝의 한 분야로, 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망을 사용하여 데이터에서 패턴을 학습하는 기술로 인간 두뇌의 학습 과정을 시뮬레이션하도록 설계된 기계 학습 알고리즘의 하위 집합을 말합니다. 방대한 양의 데이터를 분석하고 데이터 간의 패턴과 관계를 파악하여 학습하는 인공지능의 한 형태입니다. 딥 러닝 네트워크는 상호 연결된 노드의 많은 계층으로 구성되어 있어 복잡하고 큰 데이터 세트에서 학습하고 일반화할 수 있습니다. .. 2023. 6. 2.

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