# 텍스트 데이터 필터링 ## 개요 텍스트 필터링(Text Data Filtering)은어처리(NLP, Natural Language)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 하는 기술입니다. 이 과정은 원시 텍스트 데이터에서 분석이나 모델 학습에 불필요하거나 방해가 되는 요소를 제거하거나 선택적으로 보존함으로써 데이터의 품질을 향상시키고 처리 효율성을 높이...
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"텍스트 데이터"에 대한 검색 결과 (총 88개)
# 기계학습 기반 방법 ## 개요 기계학습 기반 방법(Machine Learning-based Approach)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어 데이터의 패턴을 자동으로 학습하고 이를 기반으로 다양한 언어 과제를 수행하는 핵심 기술입니다. 전통적인 규칙 기반 시스템과 달리, 기계학습 기반 방법은 대...
# Optical Character Recognition ## 개요 **Optical Character Recognition**(OCR, 광학 문자 인식)은 인쇄된 문서, 스캔된 이미지, 사진 등에서 문자를 인식하여 기계가 처리할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하는 기술입니다. OCR 기술은 종이 기반 문서의 디지털화, 자동화된 데이터 입력, 시각 장애인...
# GPT-3.5 ## 개요 GPT-3.5는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)로, GPT-3 이후의 개선 버전에 해당하는 모델군을 지칭합니다. 정식 명칭은 공개되지 않았으나, OpenAI의 API 및 제품에서 사용되는 모델 중 하나로, 특히 **ChatGPT의 초기 버전**에 기반을 두고 있습니다....
# BERT-Base BERT-Base는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 전환을 가져온 **Bidirectional Encoder Representations from Transformers**(BERT) 모델의 기본 버전 중 하나로, 구글 연구팀에 의해 2018년에 발표되었습니다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델과 달리 문장 내 모든 단어를 ...
# 개체명 인식 ## 개요 **개체명 인식**(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야의 핵심 기술 중 하나로, 텍스트 내에 등장하는 특정 유형의 명명된 실체(named entities)를 식별하고 분류하는 작업입니다. 예를 들어, "서울은 대한민국의 수...
# 트랜스포머 기반 모델 ## 개요 **트랜스포머 기반 모델**(Transformer-based model)은 자연어처리(NLP) 분야에서 혁신적인 전환을 이끈 딥러닝 아키텍처로, 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문 *"Attention Is All You Need"*에서 처음 제안되었습니다. 기존의 순환신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN) ...
# 데이터 입출력 ## 개요 데이터 입출력(Input/Output, 이하 I/O)은 데이터 과학 및 정보 기술 분야에서 핵심적인 개념 중 하나로, 데이터를 저장 매체로부터 읽어오는 **입력**(Input)과 처리된 결과를 저장 매체에 기록하는 **출력**(Output)의 일련의 과정을 의미합니다. 데이터 입출력은 단순한 파일 읽기/쓰기 작업을 넘어, 데...
# 텍스트 정제 ## 개요 **텍스트 정제**(Text Cleaning)는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 및 데이터 과학 분야에서 원시 텍스트 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하기 위한 전처리 과정의 핵심 단계이다. 실제 환경에서 수집되는 텍스트 데이터는 오타, 불필요한 기호, HTML 태그, 이모지, 대소문자...
# TfidfVectorizer ## 개요 **TfidfVectorizer**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 텍스트 데이터를 수치화하는 데 널리 사용되는 도구 중 하나로, **scikit-learn** 라이브러리에 포함된 클래스입니다. 이 클래스는 텍스트 문서의 집합을 입력으로 받아, 각 문서 내 단어들의...
# Term Frequency-Inverse Document Frequency ## 개요 **Term Frequency-Inverse Document Frequency**(TF-IDF)는 자연어처리(NLP) 및 정보 검색 분야에서 텍스트 데이터 내 단어의 중요도를 정량적으로 평가하기 위해 널리 사용되는 통계적 측정 방식입니다. TF-IDF는 특정 단어가...
# KoBERT ## 개요 **KoBERT**(Korean Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 한국어 자연어 처리(NLP)를 위해 특화된 딥러닝 기반 언어 모델로, Google에서 제안한 BERT 아키텍처를 기반으로 하여 한국어 코퍼스에 추가 학습(Fine-tuning)을 거쳐 개발된 ...
# 특성 추출 ## 개요 **특성 추출**(Feature Extraction)은 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 원시 데이터(raw data)로부터 유의미한 정보를 추출하여 모델 학습에 적합한 형태의 입력 변수(특성, features)를 생성하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 고차원 데이터의 차원 축소, 노이즈 제거, ...
# 형태소 결합 오류## 개요 **형태소 결합 오류**(Morph Combination Error)는어처리(NLP, Language Processing) 분에서 한국어와 형태소 언어에서 자주 발생하는 맞춤법 오류 유형 중 하나입니다. 한국어는 단어 여러 형태소(: 접두사,간, 접미사, 어미 등)의 조합으로 구성되는 특성을 가지며, 이들 형태소가 문법적으로...
자동 라벨 ## 개요**자동 라벨링**(Autoing)은 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 대량의 데이터에 빠르고 효율적으로이블(label)을 부여하는술을 의미합니다. 레이블 지도 학습(supervised)에서 모델 학습할 수 있도록 입력 데이터에 부여되는 정답 또는 분류 정보를 말하며, 예를 들어 이미지 데이터에 "고양이", "개와 같은 객체 이름 붙이...
# Snappy ## 개 **Snappy는 구글(Google)에서 개한 오픈 소스 **고속 데이터 압축 및 압축 해제 라이브러리**로, 특히 **압축 속도**를 중시하는 환경에서 널리 사용된다 Snappy는 최대한 빠른 속도로 데이터를 압축하고 해제하는 데 최적화 있으며, 압축률보다는 처리 성능을 우선시하는 설계 철학을 가지고 있다. 이로 인해 대규모 ...
# 의료 보조 ## 개 의료 보(의료 지원, Medical Assistance) 분야에서 인공지능(AI은 환자 진단, 치료 계획 수립, 의료 영상 분석, 약물 개발, 원격 진료 등 다양한 영역에서 혁신 역할을 수행하고 있습니다. AI 기술의 발전은 의료 서비스의 정확성, 효율성, 접근성을 크게 향상시켰으며, 특히 인력 부족 문제와 의료 과부하 상황에서 ...
# GPT ## 개요 GPT(G Pre-trained Transformer) 오픈AI(OpenAI)에서 개발한 **대규모 언어 모델**(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인과를 이룬 대표적인 생성형 인공지능 모델이다. GPT는 **변환기**(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방...
# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는신러닝(Machine Learning) 인공지능I) 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 세트를 의미합니다. 이 데이터는델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연 이해, 예측 등)을 수행할 수 패턴을 학습하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 학습 데이터의 질과 양은 모델의 성능에 직접적인 영...
# Dense ## 개요 **Dense**는 인공지, 특히 **신경망**(Neural Network)의 구성 요소 중 하나로, **완전 연결층**(Fully Connected Layer이라고도 불립. 이 층은 신망의 기본적인조 단위로서 입력 노드와 출력드 사이의 모든 가능한을 포함하고 있습니다 딥러닝 모델에서 주로 분류, 회귀 등의 최종 출력을 생성하거...