# RLHF ## 개요 **RLHF**(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간의 피드백을 통한 강학습)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 모델의 출력 품질을 향상시키기 위해 사용되는 학습 기법입니다. 이은 인간이 모델의 출력 결과에 대해 선호도를 평가하고, 그 피드백을 기반으로 강화학습 알고리즘...

# 노이즈 감소데이터 정제(Data Cleaning) 과정에서 **노이즈 감소**(Noise Reduction)는 데이터 품질을 향상시키기 위한 핵심 단계 중 하나입니다. 실제 환경에서 수집된 데이터는 다양한 외부 요인으로 인해 오류, 이상치, 불필요한 변동성 등이 포함되어 있으며, 이러한 요소를 '노이즈(noise)'라고 부릅니다. 노이즈는 데이터의 진짜...

while 문 ## 개요`while` 문은 프래밍에서 반복 제어조의 하나로, 특정 조이 참(`true`)인 동안 코드 블록을 반복하는 데 사용됩니다. 조건은 각 반복 시작 전에 평가되며, 조건이 거짓(`false`)이 되면 반복이 종료됩니다. `while` 문은 반복 횟수가 사전 정해지지 않은 상황에서 특히 유용하며, 다양한 프로그래밍 언어(C, Java...

# MurmurHash **MurmurHash**는 고능 해시 함수리즈로, 특히 빠른 속도와 우수한 분포 특 덕분에 다양한 소프트웨어 시스템에서 널리 사용되고 있습니다. 이 해시 알고리즘은 2008년에 오스틴 아펠(Austin Appleby)에 의해 개발되었으며, 이름의 "Murmur"은 "속삭임"을 의미하며, 해시 함수가 데이터를 빠르게 처리하는 방식에...

# TF-IDF 가중 평균베딩 ## 개요 -IDF 가중 평균 임딩(TF-IDF Weighted Averageding)은 자연처리(NLP)에서나 문장의 의미를 수치터로 표현하기 위한 대표적인 기술 중 하나입니다. 방법은 단어 임베딩(word)과 TF-IDF(term-inverse document frequency)중치를 결합하여, 문서 내 각 단어의도를 ...

# 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 ...

# 가상 비서 ## 개요 **가상 비서**(Virtual Assistant, VA)는 인공지능(AI) 기술, 특히 자연어처리(NLP)와 음성 인식 기술을 기반으로 사용자와 상호작용하며 다양한 임무를 수행하는 소프트웨어 기반의 디지털 에이전트이다. 사용자는 음성 또는 텍스트 입력을 통해 질문하거나 지시를 내리면, 가상 비서는 이를 이해하고 적절한 응답을 ...

# 비언어적 신호 관 ## 개요 비언어적 신호 관찰(Non-verbal Signal Observation)은 사용 경험(UX) 디자인 분야에서 사용자의 행동, 감정, 태를 이해하기 위해 언어 외의 신체적 표현을 분석하는 핵심적인 방법론입니다. 사용자가 제품이나 서비스를 이용하는 과정에서 내 표현하는 감정이나 의도는 종종 말로 표현되지 않지만, 얼굴 표정...

# 감정 분석 ## 개요 감정 분석Sentiment Analysis)** 자연어처리(NLP의 핵심 기술 중 하나로,스트 데이터에 내재된 사용자의정, 태도, 의견 등을 자동으로 식별하고 분류하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 소셜 미디어 리뷰, 고객 피드백, 뉴스 기사, 설문 조 응답 등 다양한 텍스트 소스에서 긍정, 부정, 중립의 감정 범주를 추출하거나...

다중 헤드 주의 ## 개요 **중 헤드 자기 주의**(-Head Self-Attention)는 자연 처리(NLP) 분야에서리 사용되는 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 이커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 단어(또는 토큰)가 다른 단어들과 어떻게 관계되어 있는지를 병렬적으로 분석함으로써, 문맥적 의미를 효과적으로 포착...

# 단어 임딩 단어 임베딩(Wordding)은 자연어 처리(N Language Processing, NLP) 분야에서어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는심 기술 중입니다. 이 기술은 단를 고차원수 벡터로 표현함으로써, 단어 간의 의미적 유사성, 문맥적 관계, 문법적 특성 등을 효과적으로 포착할 수 있게 해줍니다. 현대 인공지능 기반 언어 모델...

언어학 개요 **언어학**(言語學, Linguistics) 인간 언어의 구조, 기능, 역사, 사용, 그리고 언어의 본질을 과학적으로 연구하는 **인문학**의 핵심 분야 중 하나이다. 언어학은 단순히 특정 언어를 배우는 것을 넘어서, 모든 인간 언어에 공통적으로 나타나는 보편적인 법칙과 특성을 탐구하며, 언어가 어떻게 작동하고, 어떻게 습득되며, 사회와...

# 결측치 처리 ## 개요 결측치 처리(Missing Data Handling)는 데이터 과학 및 통계 분석에서 중요한 전처리 과정 중 하나로, 데이터셋 내에서 일부 값이 누락된 경우(NaN, NULL, 빈 값 등) 이를 어떻게 처리할지를 결정하는 절차를 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 다양한 이유로 결측치를 포함할 수 있으며, 이를 적절히 처리하지 ...

# 레이블 인코 ## 개요 **레이블 인딩(Label Encoding)**은 머신닝 및 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를델이 처리할 수 있는 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 전처리 기법 중 하나입니다. 범주형 변수는 일반적으로 텍스트 형태의 값(예: '남성', '여성', '서울', '부산')으로 구성되어 있으며, 대...

작동형 프토타이핑 ## 개요 작동형 프로토타이**(Operational Prototyping)은 소프웨어 개발 과정에서 최종 시스템의 핵심 기능을 실제처럼 구현하여 사용자와 이해관계자들이 시스템을 체험하고 피드백을 제공할 수 있도록 하는 개발 기법이다. 이 프로토타입은 단순한 와이어프레임이나 스토리보드와 달리, 일부 기능이 실제로 작동되며 사용자 인터페...

# 자연어처리 자연어처리(Natural Language Processing, NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 인간이 일상적으로 사용하는 언어(자연어)는 문법적 구조, 맥락, 암시, 감정 등 복잡한 요소를 포함하고 있어, 이를 기계가 정확히 해석하고 응답하는 것은 오랜 기간 동안 어려운 과제였습니다...

# 비유적 표현 ## 개요 비유적 표현(Metaphorical Expression)은 문자 그대로의 의미가 아닌 상징적이거나 은유적인 방식으로 사물, 개념, 감정 등을 묘사하는 언어적 기법입니다. 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서는 비유적 표현의 이해와 해석이 인간과 유사한 언어 이해 능력을 구현하기 위한 ...

# 의미 추론 ## 개요 **의미 추론**( Inference)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 핵심적인 기술 중 하나로, 주어진 텍스트의 **암시적 의미**를 분석하고, 명시되지 않은 정보를 논리적으로 도출하는 과정을 말합니다. 이는 단한 단어나 문장의 의미를 파악하는 것을 넘어서, 문맥, 배경 지식,...

# 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...

# 검색어 자동 완성 ## 개요 **검색어 자동 완성**(Search Query Autocomplete)은 사용자가색 창에 문자를 입력 때, 시스템이 실시간으로 관련 검색어를 제안주는 기술입니다. 이 기능은 사용자 경험을 개선하고, 검 속도를 높이며, 입력 오류를 줄이는 데 기여합니다. 주로 웹 검색 엔진(Google, Naver 등), 이커머스 사이트...