# KoBERT **KoBERT**(Korean BERT)는 네이버 클라우드(Naver Cloud Platform)에서 개발한 한국어 기반의 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)입니다. 기존 영어 중심의 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 ...
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"BER"에 대한 검색 결과 (총 626개)
# BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) **BERT**(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글(Google)이 2018년 10월 공개한 사전 학습(pre-training) 기반의 자연어 처리(NLP) 모델입니다...
# SBERT (Sentence-BERT) **SBERT**(Sentence-BERT)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 문장 수준(Sentence-level)의 의미적 유사도(Semantic Similarity)를 측정하기 위해 최적화된 BERT 기반의 임베딩 모델입니다. 기존 BERT가 단어 단위나 문장 내 토큰 단위의 표현을 학습하는 데 중점을 둔 반...
# BERT ## 개요 **BERT**(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 영향을 미친 언어 모델로, 2018년 구글(Google) 연구팀에 의해 개발되었습니다. BERT는 기존의 단방향 언어 모델과 달리 **양방향 맥락**(bidirectiona...
# 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 ...
# Sentence-BERT ## 개요 **Sentence-BERT**(SBERT)는 문장 단위의 의미를 고정된 차원의 벡터(임베딩)로 효과적으로 표현하기 위해 개발된 자연어처리(NLP) 모델이다. 기존의 BERT 모델은 토큰 단위의 표현 능력은 뛰어나지만, 문장 전체의 의미를 하나의 벡터로 표현하는 데는 비효율적이었으며, 특히 문장 유사도 계산과 같은...
# 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 ...
# NIST Cybersecurity Framework NIST Cybersecurity Framework**(N CSF)는 국립표준기술소(National Institute Standards and Technology,IST)가 개발한 정보보안리 프레임워크로, 조직이 사이버 위험을 효과 관리하고 보안 수준을 향상시키기 위한 지침을 제공합니다. 이 프레임워...
# BERT ## 개요 **BERT**(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 **양방향 컨텍스트**(Bidirectional...
# Kubernetes ## 개요 **쿠버네티스**(Kubernetes, 줄여서 K8s) 컨테이너화된 애플리케이션 자동으로 배포, 확장 및 관리하기 위한 오픈소스 컨테이너 오스트레이션 플랫이다. 구글이 내부 시스템인 **Borg**를 기반으로 개발하여 2014년에 공개한 쿠버네티스는 현재 **클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단**(CNCF, Cloud Nat...
# Sentence-BERT **Sentence-BERT**(SBERT)는 문장 단위의 의미를 효과적으로 인코딩하기 위해 개발된 **문장 임베딩**(sentence embedding)델로, 기존 BERT 모델의계를 보완하여 문장 간 유사도 계산, 의미 비교, 클러스터링, 검색 등 다양한 자연어처리(NLP) 과제에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. SBERT는 ...
# RoBERTa ## 개요 RoBERTa(**Robustly Optimized BERTtraining Approach**)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 언어 모델로, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 개선하여 더 강력하고 효율적인 성능을 발휘하도록 설계된 ...
# BERT ##요 BERT(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는글(Google)이 018년에 발표한 자연어 처리(N) 분야의 획기적인 언어 모델이다.ERT는 이전의 단방향 언어 모들과 달리 **방향 맥락**(bidirectional context)을 학습함으로써 단어의 의미를 보다 정확하게 이해할...
# 클라우드 컴퓨팅 **클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)**은 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원(서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어, 분석, 인텔리전스 등)을 온디맨드(on-demand) 방식으로 제공하는 컴퓨팅 모델입니다. 전통적인 데이터 센터나 로컬 서버에 물리적 장비를 구축하고 유지 관리하는 대신, 클라우드 공급자가 관리하는 ...
# 스도쿠 (Sudoku) **스도쿠**(Sudoku)는 논리적 추론을 통해 빈 칸을 채워 나가는 숫자 퍼즐 게임의 일종입니다. 일본어로는 '숫자를 단독으로 놓는다'는 의미의 '스우지(数独, すうどく)'에서 유래했으며, 전 세계적으로 '스도쿠'라는 명칭으로 널리 알려져 있습니다. 이 게임은 규칙이 단순하여 초보자도 쉽게 접근할 수 있지만, 난이도 조절이 ...
# 보안 문제 (Security Issues) **보안 문제**란 컴퓨터 시스템, 네트워크, 소프트웨어 애플리케이션, 또는 데이터 처리 과정에서 발생할 수 있는 취약점(vulnerability)이나 위협(threat)으로 인해 기밀성(confidentiality), 무결성(integrity), 가용성(availability) 등 정보 자산의 보호가 저해되...
# 관측 문제 (Measurement Problem) ## 개요 **관측 문제**(Measurement Problem)는 양자역학의 수학적 형식주의와 우리가 경험하는 물리적 현실 사이의 근본적인 불일치를 설명하는 개념적 난제입니다. 양자역학은 미시 세계의 입자들이 파동 함수(wave function)라는 확률 진폭으로 기술된다는 점에서 매우 성공적이지만...
# 사전 학습 (Pre-training) **사전 학습**(Pre-training)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 방대한 양의 데이터로부터 모델의 초기 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 학습하는 과정을 의미합니다. 이는 주로 **전이 학습**(Transfer Learning)의 핵심 단계로 활용되며, 특정 태스크(Task)에 대한 미세 조정(F...
# 보안 감시 (Security Monitoring) **보안 감시**(Security Monitoring)는 조직의 정보 시스템, 네트워크, 애플리케이션 등에서 발생하는 활동을 지속적으로 관찰하고 분석하여 보안 위협을 탐지하고 대응하는 일련의 프로세스와 기술을 포괄하는 개념입니다. 현대 사이버 보안 생태계에서 보안 감시는 사후 대응을 넘어선 선제적 위협...
# 샌드박스화 (Sandboxing) ## 개요 **샌드박스화(Sandboxing)**는 컴퓨터 보안 및 소프트웨어 개발 분야에서 중요한 개념으로, 실행 중인 프로그램이나 코드가 시스템의 다른 부분과 격리된 제한된 환경에서 동작하도록 하는 기술을 의미합니다. 이 용어는 아이들이 모래사장에서 장난감을 가지고 놀 때 주변 환경에 해를 끼치지 않도록 하는 모...