다의어 처리다의어 처리(disambiguation ofsemous words)는어처리(Natural Language Processing,LP) 분야 중요한 과제 중 하나, 하나의 단어가 문맥에 따라 여러 의미를 가질 수 현상인 다의어(polysemy를 해결하는 기술을 의미. 자연어는 모호성(ambiguity)이 많은 언어 체계이기 때문에, 동일한 단가 다양…
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"음성"에 대한 검색 결과 (총 347개)
매크로 F1 개요 매크로 F1Macro F1)은중 클래스 분류(Multiclass Classification) 문제에서 모델의 성능을 평가하기 위한 지표 중 하나로, 각 클래스별 F1 점수(F1 Score)를 계산한 후, 이를 단순 평균하여 전체 성능을 평가하는 방식을 의미한다. 이 지표는 클래스 간 불균형이 존재하는 경우에도 각 클래스의 중요성을 동등하게…
Levenshtein리 Levenshtein 거리(venshtein Distance)는 두열 간의 유사도를 측정하는 데 사용되는 편집 거리(Edit Distance)의 한 형태로, 1965년 러시아 수학자 블라디미르 레벤슈타인(Vladimir Levenshtein)에 의해 제안되었습니다. 이 거리는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환하기 위해 필요한 최소 …
긍정적 예측 개요 긍정적 예측(Positive Prediction)은 인공지능, 특히 머신러닝 모델의 평가 과정에서 중요한 개념 중 하나로, 모델 특정 샘플이 "긍정 클래스(Positive Class)"에 속한다고 예측한 경우를 의미합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 자주 사용되는 용어이며, 모델의 성능을 평가하기 위…
출력 게이트 개요 출력 게이트(Output)는 장단기 기억 장치(Long Short-Term Memory, LSTM)와 같은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, R)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 네트워크의 출력값을 조절하는 역할을 한다. 출력 게이트는 내 메모리 상태(Cell State)에서 얼마나 많은 정보를 최종 출력으로 방출할…
Damerau-Levenshtein 거리 개요 amerau-Levenshtein 거리(Damerau-Levenshtein Distance)는 두 문자열 간의 유사도를 측정하는 편집 거리(Edit Distance)의 일종으로, 문자열을 서로 변환하기 위해 필요한 최소 편집 연산의 수를 계산한다. 이 거리는 러시아 수학자 블라디미르 레벤슈타인(Vladimir …
윈도우 10 개요 윈도 10(Windows 10은 마이크로소프트(Microsoft가 개발한 운영체제로, 015년 7 29일 정식 출시된 후 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 데스크톱 운영체제 중 하나이다. 윈도우 7과 윈도우 8의 장단점을 통합하여 사용자 경험을 개선하고, 다양한 기기(데스크톱, 노트북, 태블릿, 서피스 등)에서 일관된 환경을 제공하는 것을…
딥러닝 아키텍 딥러닝 아키텍처는 인지능(Artificial Intelligence, AI의 핵심 기 중 하나로, 인공경망(Artificial Network)을 기반으로 복잡한 데이터 패턴을 학습하고 인식하는 구조를 의미합니다. 특히, 수많은 은닉층(hidden layers)을 포함하는 심층 신경망(deep neural network)을 통해 고차원 데이터(…
트라이그램 트라이그램(Tr)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 텍스트의 언어적조를 모델하는 데 사용되는 통적 언어 모델의 한 형태입니다. 특히 N-그램(N-gram) 모델의 일종으로, 연된 세 개의 단어(또는 토큰)로 구성된 단위를 기반으로 언어의 확률적턴을 분석하고 예측하는 데 활용됩니다. 트라이그램은 언…
AI 기반 영 진단 개요 AI 기반 영상 진단은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 활용하여 의료 영상(Medical Imaging)을 분석하고 질병을 자동으로지, 분류, 진단하는 기술이다. 주로 X선, CT(컴퓨터 단층 촬영), MRI(자기공명영상), 초음파, 맘모그램 등 다양한 의료 영상 자료를 대상으로 한다. 최근 딥러…
텍스트 생성 요 텍스트 생성(Text Generation)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심 기술 중 하나로, 기계가 인간과 유사한 방식으로 자연스러운 언어를 생성하는 능력을 의미합니다. 이 기술은 단순한 문장 조합을 넘어 문맥을 이해하고, 주제에 맞는 내용을 생성하며, 문체와 어조까지 조절할 수 있는 고도화된…
Levenshtein 거리 Levenshtein 거리(LD, 레벤슈타인 거리)는 두 문자열 간의 유사도를정하는 데 사용 편집 거리Edit Distance)의 형태로, 하나 문자열을 다른 문자로 변환하는 필요한 최소 편집 연산수를 나타냅니다. 이 개념 1965년 러시아 수학자블라디미르 레슈타인(ladimir Levenshtein)에 의해 제안되었으며, 자연어…
NLP 개 NLP(Natural Language Processing 자연어처리)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 자연어는 일상 대화, 문서, 소 미디어 글 등과 같이 사람들이 자연스럽게 사용하는 언어를 의미하며, 이는 문법적 복잡성, 맥락 의존성, 모호성 등의 특성을 가지고 있어 컴퓨터가 …
K-Fold Cross- K-Fold Cross-Validation(K-겹 교차 검증)은 머신러닝과 통계 모델의 성능을 평가하기 위해 널리 사용되는 기입니다. 이 방법은 데이터를 여러 개의 부분으로 나누어 반복적으로 훈련과 검증을 수행함으로써 모델의 일반화 능력을 더 정확하게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터셋의 크기가 제한적일 때 과적합(ove…
파인튜닝 개요 파인튜닝(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 인공지능 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 최적화하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 핵심 방법 중 하나로 간주…
L2 노름 개요 L2 노름L2 norm) 벡터 공간에서 벡터의 크기 또는 길이를 측정하는 방법 중 하나로, 선형수학, 기계학습, 신호, 수치해 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 중요한 개념이다. L2 노름은 유클리드 노름(Euclidean norm)이라고도 하며, 일반적인 직관적인 '' 개념과 일한다. 이 문서에서는2 노름의의, 수학 표현, 성질, 활용 사…
n-그램 모델 개요 n-그램 모델(n-gram model)은 자연어 처리(Natural Language Processing NLP) 분에서 언어의 확률적 구조를 모링하기 위해 널리 사용되는 통계 기반 언어 모델이다. 이 모델은 주어진 단어 시퀀스에서 다음 단어가 등장할 확률을 이전의 n-1개 단어를 기반으로 예측하는 방식을 취한다. n-그램은 단어나 문자 …
Speech-to-Text 개요 Speech-to-Text(음성-텍스트 변환)는 인간의 음성을 디지털 오디오 신호로 입력받아 이를 기계가 이해하고 텍스트로환하는 기술 의미합니다. 이 기은 음성 인식(Speech Recognition)의 핵심 구성 요소로, 자연어 처리(NLP), 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 기술을 결합하여 실시간 또는 비실시간으로 음성…
자연어처리 개요 자연어처리(Natural Language Processing, 이하 NLP) 컴퓨터가 인간이 일상적으로 사용하는 언어인 자연어(예: 한국어, 영어, 중국어 등)를 이해하고 생성할 수 있도록 인공지능의 한 분야입니다. 자연어는 문법적 구조가 유연하고 맥락에 따라 의미가 달라지는 특징을 가지며, 이로 인해 컴퓨터가 이를 정확히 해석하는 것은 매…
Word2Vec 개요 Word2Vec은 자연 처리(NLP)야에서 널리 사용되는 단어 임베딩(word embedding) 기법 중 하나로, 단어를 고차원 벡터 공간에 실수 벡터로 표현하는 모델입니다. 이 기법 2013년 구글의 토마스 미코로프(Tomas Mikolov)와 그의 동료들이 개하였으며, 기존의 복잡하고 계산 비용이 높은 언어 모델에 비해 간단하면서…