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인공지능3

자연어 처리(NLP) 입문 : 간단한 텍스트 분류기 만들기 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간 언어를 이해하고 처리할 수 있게 만드는 기술입니다. 우리는 NLP를 사용해 텍스트 데이터를 분석하거나 분류, 감정 분석, 요약, 번역 등의 작업을 할 수 있습니다. 이번 글에서는 NLP 기초 개념을 소개하고, 간단한 텍스트 분류기를 파이썬과 Scikit-learn을 사용해 만들어보겠습니다.1. 자연어 처리(NLP)의 개념NLP는 텍스트 또는 음성 데이터를 처리하고 분석하는 기술을 포함합니다. NLP의 목표는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 유의미한 정보를 도출할 수 있도록 만드는 데 있습니다. NLP 작업에는 문장 분류, 감정 분석, 텍스트 생성, 요약, 번역 등이 포함됩니다.NLP에서 자주 사용하는 용어토큰화(Tokenization): 텍스트 데이터를 단어 또는 문.. 2024. 11. 22.
[10초 요약]AI, 딥러닝, 머신러닝 차이점 총정리! AI, 머신러닝, 딥러닝은 오늘날 기술 혁신의 중심에 있지만, 각 용어가 정확히 무엇을 의미하는지 혼란스러울 때가 많습니다. 이 세 가지는 밀접하게 연결되어 있지만, 서로 다른 개념과 역할을 가지고 있습니다. 이 글에서는 AI와 머신러닝, 딥러닝의 개념과 차이점을 이해하고, 각각의 실제 활용 예시를 통해 더 깊이 이해해보겠습니다.1. 인공지능(AI): 컴퓨터가 인간처럼 사고하고 행동하게 만드는 기술AI(Artificial Intelligence, 인공지능)는 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하고, 학습하고, 추론하는 기술을 말합니다. AI의 목표는 컴퓨터가 스스로 학습하고 추론하는 능력을 갖게 함으로써 인간의 작업을 보조하거나 대체하는 것입니다. AI의 초기 단계에서는 단순한 명령 수행이나 게임 플레이.. 2024. 11. 20.
AI 모델 평가 지표, 그 기준은? AI와 머신러닝 모델을 개발하고 나면, 모델이 얼마나 잘 작동하는지 평가하는 것이 중요합니다. 다양한 모델 평가 지표는 모델의 성능을 다양한 관점에서 측정할 수 있게 해주며, 특히 분류 문제와 회귀 문제에서 각기 다른 지표를 사용합니다. 이 글에서는 모델을 평가할 때 사용할 수 있는 주요 지표들과 그 사용 방법, 각 지표의 의미를 자세히 알아보겠습니다.1. 분류 모델의 평가 지표분류 문제는 모델이 특정 입력 데이터가 어느 클래스에 속하는지 예측하는 문제입니다. 예를 들어, 이메일을 스팸과 정상 메일로 분류하거나, 이미지에서 개와 고양이를 구분하는 문제가 분류 문제에 해당합니다. 분류 모델의 성능을 평가하기 위해 주로 사용하는 지표는 다음과 같습니다.정확도(Accuracy)정확도는 모델이 정확하게 예측한 .. 2024. 11. 13.

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