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쉽게 이해하는 인공지능과 자연어 처리: 언어 모델, 단어 벡터화, 신경망, 트랜스포머인공지능(AI)은 우리의 일상에 깊숙이 자리잡고 있습니다. 스마트폰의 음성 비서, 자동 번역 서비스, 추천 시스템 등 다양한 AI 기술들이 우리의 생활을 편리하게 해주고 있습니다. 그러나 인공지능과 관련된 용어들은 종종 너무 전문적이고 복잡하게 느껴져서, 일반인들이 접근하기 어려운 경우가 많습니다. 이번 글에서는 인공지능의 자연어 처리(NLP) 분야에서 자주 언급되는 주요 개념들을 쉽게 이해할 수 있도록 설명해보겠습니다. 1. 언어 모델: 컴퓨터가 언어를 이해하도록 돕는 기술언어 모델이란?언어 모델은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 돕는 기술입니다. 컴퓨터는 사람처럼 언어를 자연스럽게 이해하지 못하기 때..

ChatGPT에 파이썬 활용하기: 효율적인 자동화와 데이터 분석ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 강력한 언어 모델로, 다양한 언어 처리 작업을 자동화하고 창의적인 콘텐츠를 생성하는 데 매우 유용합니다. 이와 더불어 파이썬은 데이터 분석, 웹 스크래핑, 자동화 스크립트 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 다재다능한 프로그래밍 언어입니다. 이 두 기술을 결합하면 강력한 도구가 되어 복잡한 작업을 보다 쉽게 처리할 수 있습니다. 이번 글에서는 ChatGPT와 파이썬을 활용하여 다양한 작업을 자동화하고 데이터를 분석하는 방법을 소개하겠습니다. 1. ChatGPT API를 사용하여 파이썬에서 ChatGPT 호출하기ChatGPT의 주요 기능 중 하나는 텍스트 생성입니다. 이를 통해 특정 질문에 대한 답변을..

AI 자연어 처리의 기본 과정: 텍스트 전처리, 단어 임베딩, 모델 학습자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기술입니다. 이 과정은 크게 세 가지 단계로 나눌 수 있습니다: 텍스트 전처리, 단어 임베딩, 모델 학습. 이번 글에서는 이 세 가지 단계를 자세하게 설명하겠습니다. 각 단계가 어떻게 작동하는지, 왜 중요한지, 그리고 이를 통해 어떻게 컴퓨터가 자연어를 이해하고 처리할 수 있는지 알아보겠습니다.1. 텍스트 전처리 텍스트 전처리란 무엇인가?텍스트 전처리는 원시 텍스트 데이터를 분석하기 용이한 형태로 변환하는 과정입니다. 이 과정은 텍스트 데이터를 정제하고, 필요한 정보를 추출하며, 분석할 수 있는 구조로 만드는 것을 포함합니다. 주요 텍스트 전처리 단계 1...