notgoodbrilliant-b 님의 블로그

1. 자연어 처리(NLP)란 무엇일까?  자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석하는 기술을 말합니다.  우리가 일상에서 사용하는 언어는 단순한 단어들의 조합이 아니라 문맥, 의미, 뉘앙스 등이 복잡하게 얽혀 있습니다. NLP는 이러한 언어적 요소를 분석하고 패턴을 학습하여 AI가 문장을 이해하고 적절한 응답을 생성하도록 합니다. 오늘날 NLP 기술은 번역, 음성 인식, 챗봇, 검색 엔진 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 더욱 자연스럽게 소통할 수 있도록 발전하고 있습니다.  2. NLP가 언어를 이해하는 방식 : 토큰화 - 형태소 분석 - 의미 분석  NLP가 인간의 언어를 처리하려면 먼저 텍스트를 작은 단위로 나누고, 각 단어..

1. 머신러닝과 딥러닝의 개념 및 기본 원리   머신러닝(Machien Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내고 이를 바탕으로 예측하는 기술입니다.  머신러닝은 알고리즘을 활용하여 데이터에서 패턴을 학습하는 방식이며, 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 학습 방법이 존재합니다. 반면, 딥러닝은 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 활용하여 데이터를 처리하는 방식으로, 인간의 뇌 신경망을 모방한 다층 구조를 가진 것이 특징입니다. 이러한 차이로 인해 머신러닝과 딥러닝은 각기 다른 분야에서 활용되며, 데이터의 복잡성과 규모에 맞춰 사용됩니다.   2. 머신러닝과 딥러닝의 주요 차이점  머..

1. 인공지능을 언제부터 연구했을까?   인공지능(AI)의 개념은 20세기 초반부터 논의되기 시작했지만, 본격적인 연구는 1950년대에 시작되었습니다.    1950년, 영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)은 기계가 인간처럼 사고할 수 있는지를 판단하는 기준인 튜링 테스트(Turing test)*를 제안했습니다. 이 개념은 AI 연구의 기초가 되었으며, 이후 학계에서 큰 관심을 받았습니다. *튜링 테스트(Turing test): 사람을 격리된 방에 두고 컴퓨터와 대화를 하도록 하는데, 대화에 임하는 사람은 자신이 기계와 대화하고 있다는 사실을 모르는 상태에서 대화를 한다. 대화 과정에서 사람이 이상한 점을 발견하지 못하면 컴퓨터가 최소한 인간 정도의 지능을 가지고 있다고 판단하는 방법이다.  ..