📋 목차NLP란?NLP의 주요 기술NLP의 응용 사례NLP 처리 과정NLP 도구 및 프레임워크NLP의 도전 과제NLP의 미래 트렌드NLP 관련 FAQ자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 기술입니다. NLP는 검색 엔진, 번역, 챗봇 등 다양한 분야에서 활용되며, 인공지능(AI)의 발전에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 본문에서는 NLP의 개념, 주요 기술, 응용 사례, 그리고 미래 전망까지 자세히 다룹니다.NLP란?자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리하도록 만드는 AI 기술입니다.텍스트와 음성을 분석, 해석, 생성하는 데 사용됩니다.주요 목적은 언어의 문맥과 의미를 이해하고 인간과의 소통..

📋 목차트랜스포머란?트랜스포머의 주요 특징트랜스포머의 활용 사례트랜스포머의 구조트랜스포머의 장점트랜스포머의 한계트랜스포머의 미래트랜스포머 관련 FAQ트랜스포머는 인공지능(AI)과 딥러닝 분야에서 혁신을 일으킨 기계 학습 모델로, 특히 자연어 처리(NLP)와 생성 AI 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 2017년 Google의 "Attention is All You Need" 논문에서 처음 소개된 트랜스포머는 기존 순환 신경망(RNN)과 합성곱 신경망(CNN)의 한계를 극복하며 다양한 AI 애플리케이션에서 사용되고 있습니다.트랜스포머란?트랜스포머는 딥러닝 모델로, 자연어 처리와 기타 시퀀스 데이터 작업에 사용됩니다."Attention Mechanism"을 기반으로 하며, 입력 시퀀스 내 모든 단어 간의 ..

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인공지능(AI) 분야의 중요한 기술로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석하며 생성할 수 있도록 하는 기술입니다. 이 기술은 번역, 음성 인식, 감정 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용되며, AI 혁신의 중심에 있습니다.📋 목차자연어 처리의 정의와 개념자연어 처리의 주요 기술언어 모델과 딥러닝자연어 처리의 응용 분야자연어 처리의 도전 과제자연어 처리의 미래 전망자연어 처리에 사용되는 도구자연어 처리 관련 자주 묻는 질문 FAQ자연어 처리의 정의와 개념자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다.NLP는 언어의 구문, 의미, 맥락을 분석하여 텍스트와 음성을 처리합니다.초기 NLP는 규칙 기반 접근법으로 개발..