# 의도 이해 의도 이해(Intent Understanding)는 자연어(Natural Language Processing, N) 분야에서 사용자의 언어이 담고 있는 **목적**이나 **의도**를 정확히 파악하는심 기술입니다. 이는 대화형 시스템, 챗봇, 음성 비서, 고객 서비스 자동화 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 사용자가 말한 문장의...
검색 결과
"사전 훈련 모델"에 대한 검색 결과 (총 14개)
# 미세 조정 개요 **미세 조정**(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다....
GloVe ##요 **GVe**(Global Vectors Word Representation)는 스탠퍼드 대학교 연구팀이 214년에 제안한 단어 임베딩(word embedding) 기법으로, 단어 간의 의미적 관계를 실수 벡터 형태로 표현하는 자연어처리(N) 모델이다. GloVe는 단의 분포 가(distributional hypothesis) 기반하여...
# EfficientNet EfficientNet은 구글(Google) 연구팀이2019년에 발표한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network,) 아키텍처, 정확도와산 효율성 사이의 최적 균형을 추하는 것을 목표로 설계되었습니다. 기존의 CNN 모델들이 네트워크의 깊이(depth), 너비(width), 해상도(resolution)를...
# Neural Machine Translation ## 개요 **Neural Machine Translation**(하 NMT)은 딥러 기반의 자연어 처리 기술, 기계 번역의 정확도와 자연스러움을 크게 향상시킨 혁신적인 방법입니다. 기존의 통계 기반 기계 번역(Statistical Machine Translation, SMT)과 규칙 기반 번역 시스템...
# zero-shot 전이 학습 ## 개요 **zero 전이 학습**(Zero-Shot Transfer Learning) 인공지능 특히 기계학습과 자연어 처리 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 모델이 **훈련 과정에서 한 번도 본 적 없는 클래스**(unseen classes)에 대해 예측을 수행할 수 있도록 하는 기법입니다. 이는 전이 학습(Trans...
# 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...
# 문서 분류 ## 개요 **문서 분류**(Document Classification)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심술 중 하나로, 주어진 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 배정하는 작업을 의미한다. 이 기술은 방대한 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 정리하고, 정보 추출 및 지식 관리...
# 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 ...
# GPT ## 개요 **GPT**(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI)에서발한 자연어 처리(NLP) 분야의 대표적인 언어 모델 시리즈로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 생성형 사전 훈련 모델입니다. GPT는 대량의 텍스트 데이터를 이용해 사전 훈련된 후, 특정 작업에 맞게 ...
# TensorFlow TensorFlow는 구글(Google)이 개발한 오픈 소스 기계 학습 및 딥러닝 프레임워크로, 다양한 규모의 머신러닝 모델을 구축하고 훈련하며 배포할 수 있도록 설계된 강력한 도구입니다. 특히 딥러닝 모델의 개발에 널리 사용되며, 연구자와 개발자 모두에게 높은 인기를 끌고 있습니다. TensorFlow는 유연한 아키텍처를 기반으로...
# 미세조정 ## 개요 **미세조정**(Fine-tuning)은 사전 훈련된 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 세부적으로 조정하는 기법입니다. 일반적으로 대규모 데이터셋으로 훈련된 모델(예: ImageNet, BERT)을 기반으로 하여, 새로운 작업에 필요한 작은 데이터셋으로 추가 훈련을 진행합니다. 이는 **전이 학습**(Transfer Le...
# BART ##요 **BART**(Bidirectional and Autogressive Transformer)는 자연어처리LP) 분야에서 널리되는 **사전 훈련된 언어 모델** 중 하나로, 2019년 페이스 AI 리서치(Facebook AI Research FAIR)에서 제안. BART는 기존의 BERT와 GPT의 장점을 결합한 하이브리드 구조를 특...
# 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...