# 음성 신호 처리 음성 신호 처리(Voice Signal Processing)는의 음성을 전기적 신호로 변환, 이를 분석·변형·합성하여 다양한 음성 기반 기술에 활용하는 핵심 기술 분야입니다. 이는 음성 인식(S Recognition), 음성 합성(Text-to-Speech),성 강화(Noise Reduction), 화자 인식(Speaker Identi...
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# 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...
# 오류 탐지 ## 개요 **오류 탐지**(Error Detection)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 텍스트 내에 존재하는 언어적, 문법적, 철자적, 의미적 오류를 자동으로 식별하는 기술을 의미합니다. 이는 텍스트의 품질을 높이고, 사용자에게 정확한 정보를 제공하며, 문서 작성, 교육, 번역, 챗봇 등...
# 임베딩 계층## 개요 **임베 계층**(Embedding Layer)은 인공지능, 특히 자연어(NLP)와천 시스템 등에서 범주형 데이터를 고차원 실수 벡터로 변환하는 핵심적인 신경망 구성 요소입니다.로 단어, 토큰, 사용자 ID, 상품 카테고리와 같은 이산적(discrete)이고 정수로 표현되는 입력값을 밀집된(dense) 실수 벡터 형태로 매핑하여,...
# 유사도 평가 ## 개요 자연어(Natural Language Processing, NLP 분야에서 **유사도 평가**(Similarity Evaluation)는 두 개 이상의 텍 간 의미적 유사성을 정량적으로 측정하는 과정을 의미합니다. 이는 기계번역, 질의응답 시스, 요약 생성 문장 임베딩 대화 시스템 등 NLP 응용 분야에서 모델 성능을 평가하는...
# 사전 학습 **사전 학습**(Pre-training) 머신러닝, 특히 딥닝 분야에서리 사용되는 학습 전략으로, 모델이 특정 작업에 본격적으로 적용되기 전에 방대한 양의 일반적인 데이터를 통해 기본적인 지식이나 표현 능력을 습득하는 과정을 의미합니다. 이 방법은 주어진 과제(예: 텍스트 분류, 이미지 인식)에 대한 **전이 학습**(Transfer Le...
# BART ## 개요 **BART**(Bidirectional and-Regressive Transformer)는 자연어(NLP) 분야에서 텍스트 생성 및 이해 작업에 널리 사용되는 **시퀀스-투-시퀀스**(sequence-to-sequence) 기반의 트랜스포머 아키텍처입니다. 2019년 페이북 AI(Facebook AI, 현재 Meta AI) 연구...
# Hugging Face Transformers ## 개요 **Hugging Face Transformers는 자연어처리(NLP)야에서 가장 널 사용되는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 중 하나로, 다양한 사전련된 언어 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 라이브러리는 주로 **PyTorch**, **TensorFlow**, 그리고 **JA...
# 트랜스포머 ## 개요 **트랜스포머**(Transformer는 2017년 구과 유니버시티 오브 토론토 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서안된 딥러닝 기반의 **시퀀스-투-시퀀스**(sequence-to-sequence) 신경망 아키텍처입니다. 이 모델은 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리...
# T5: Text-to-Text Transfer Transformer ## 개요 **T5**(Text-to-Text Transformer)는 구글(Google) 연구팀이 2019년에 발표한 자연어(NLP) 모델로, 다양한어 이해 및 생성을 **문자 그 하나의 통일된 프레임크**로 처리할 수 있도록계된 대규모 트랜스포머 기반 모델. T5는모든 자연어처리...
# 레벤슈타인 거리## 개요 **레벤슈타인 거리Levenshtein)는 두 문자열 간의 유사도를 측정하는 **편집 거리**(Edit Distance)의 형태로, 러시아 수학자 **블라디미르 레벤슈타인**(Vladimir Levenshtein)이 1965년에 제안한 개념이다. 이 거리는 한 문자열을 다른 문자열로 변환하기 위해 필요한 **최소 편집 연산 횟...
기사 요약 ## 개요 기사 요약(Articlemarization)은 자연어(Natural Language Processing, NLP) 기의 주요 응용 분야 중 하나로, 긴 기사나 텍스트의 핵심을 간결하고 정확하게 요약하는 작업을 말한다. 정보 과부하 시대에 사용자가 대량의 텍스트에서 핵심 정보를 빠르게 습득할 수 있도록 돕는 기사 요약 기술은 뉴스 플...
# 문화적 맥락 ## 개요 자연어처리(N Language Processing, NLP) **문화적 맥락**(Cultural Context은 언어의 의미를 정확하게 이해하고 해석하는 데 핵심적인 요소입니다 인간의 언어는 단순한 단어와 문법의 조합을 넘어서, 사용자의 문화적 배경, 가치관, 사회적 관습, 역사적 경험 등에 깊이 영향을 받습니다. 따라서 자연...
# 인공지능 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은의 지능을 모방하거나장하기 위해 컴퓨터 시스템이 지을 학습, 추론, 인식, 문제 해결, 의사결정 등의 능력을 갖도록 설계하는 기술 분야이다. 인공지능은 단순한 자동화를 넘어, 환경을 인지하고 경험을 통해 개선하는 능력까지 포함하며, 특히 **기계학습**(Machine Learning...
# 언어 모델링 ## 개요 **언어 모델링**(Language Modeling)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의심 기술 중 하나, 주어진어 시퀀스(문장 또는 문맥)가 자연스러운 언어로 구성될 확률을 계산하는 작업을 말합니다. 즉, 언어 모델은 "어떤 문장이 인간 언어로 얼마나 자연스러운가?"를 수학적으로 평가하...
# 파인튜닝 ## 개요 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 과제나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 과정을 의미합니다. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 파인튜닝은 전이학습(Transfer Learning)의 핵심 기법으로 자리 잡았...
업데이트 ##요 "업데이트(Update)"는 소프트웨, 시스템, 데이터베이스 문서 등 다양한 디지털 자의 최신 상태로 유지하기 위한 변경 작업을 의미합니다. **데이터 관리**의 맥락에서 업데이트는 기존 정보 보완하거나 수정하여 정확성, 일관성,안성을 향상시키는 핵심 과정입니다. 업데이트는 단순한 변경을 넘어, **버전 관리**(Version Contr...
# 퍼플렉서티 ## 개요 **퍼플렉서티**(plexity)는 자연어(Natural Language Processing NLP) 분야 언어 모델(Language Model)의 성능을 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다 직관적으로, 퍼플렉서티 모델이 주어진 텍스트 시퀀스를 예측하는 데 얼마나 '당황'하는지를 나타내는 수치로 해석할 수 있습니다. 즉, 퍼플...
# Gender Bias Score ## 개요 **Gender Bias Score**(성별 편향 점)는 인공지능 모델, 특히 자연어 처리(NLP) 모델이나 이미지 생성 모델에서 성별에 기반한 편(bias)의를 정량적으로 평가하기 위해 사용되는표입니다. 이 점수는 모델이 특정 성별에 대해 불균형한, 과도한 일반화, 혹은 사회적으로 문제가 되는 고정관념(s...
메타버스 개요 **메타버스**(Metaverse)는 현실과상 세계가 융합된 지속이고 상호작용 가능한3차원 디지털 공간을 의미한다. 이 용어는 '메타'(meta, 초월)와 '유니버'(universe,주)의 합성어로, 사용자가 아바타를 통해 가상 환경에서 사회적 활동, 경제 활동, 교육, 엔터테인먼트 등을 수행할 수 있는 플랫폼을 지칭한다. 메타버스는 증...