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자연언어처리4공통형 7강까지 학습한 모델 알고리즘 중 하나를 적용한 논문에서 모델이 어떻게 사용되었는지 기술2025.01.261. BERT 모델 적용 논문 "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"에서 BERT 모델은 자연어 처리(NLP) 분야의 다양한 언어 이해 작업을 해결하기 위해 사용되었습니다. BERT는 문맥 이해, 단어의 다의성 해결, 사전 훈련과 미세 조정, 모델의 일반화 능력 향상 등의 문제를 다루고자 했습니다. 이를 위해 BERT는 양방향 문맥 처리, Masked Language Model, Next Sentence Prediction ...2025.01.26
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Covid-19 이후 4차 산업혁명 기술의 발전과 미래 산업에 미치는 영향2025.05.101. SNS 분석을 활용한 전염병 예측 캐나다의 AI 스타트업 '블루닷'은 중국 우한에서 발생한 Covid-19가 전 세계적으로 확산할 것이라는 예측을 가장 먼저 내놓았다. 이 회사는 Covid-19에 대해 2019년 12월 31일에 경보를 내렸고 질병통제예방센터(CDC)보다 1주일 빠르게, 세계보건기구(WHO)보다 10일이나 빠른 시점이었다. 전염병에 대한 추적 및 예측 시스템은 100가지 이상의 다양한 빅데이터와 전염병 확산에 대한 예측이 가능한 적절한 알고리즘이 결합하여 탄생했다. 자연어 처리 및 기계학습 등의 AI 기술을 이...2025.05.10
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챗봇 분석자료: 하이테크마케팅 발표용 PPT2025.05.131. 챗봇 작동 원리 및 핵심기술 챗봇은 사람과의 문자 대화를 통해 질문에 알맞은 답변이나 각종 연관 정보를 제공하는 인공지능 기반의 커뮤니케이션 소프트웨어입니다. 챗봇의 작동 원리와 핵심 기술에는 Front-end, Middle, Back-end 등의 구조와 패턴 인식, 시멘틱 웹, 자연어 처리, 텍스트 마이닝, 상황인식 등의 기술이 포함됩니다. 2. 챗봇의 산업별 도입 사례 챗봇은 금융업, 유통업, 서비스업, 헬스케어 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 금융업에서는 대신증권의 '벤자민' 챗봇이 고객 상담과 금융 정보 제공 등...2025.05.13
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전산개론_빅데이터의 정의와 특징 그리고 분석기술을 조사하여 제출하시오.2025.05.021. 4차 산업혁명 4차 산업혁명의 특징은 초연결성, 융합, 초지능, 노동력 위기, 심각한 불균형과 양극화 현상 등 5가지로 분류할 수 있다. 이러한 4차 산업혁명의 배경 속에서 빅데이터의 개념, 특징, 분석기술이 등장하게 되었다. 2. 빅데이터의 개념 빅데이터는 많은 양의 데이터로, 속도가 빠르고 다양한 종류의 데이터를 포함하고 있다. 기존의 관리 방법이나 분석 체계로는 처리하기 어려운 방대한 양의 데이터 집합을 저장, 수집, 분석, 관리, 시각화하는 정보통신 기술 분야라고 볼 수 있다. 3. 빅데이터의 특징 빅데이터의 대표적인 ...2025.05.02
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GPT-3에서 GPT-4로, 차세대 AI 언어 모델의 발전과 도전2025.05.041. GPT-3 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)는 2020년 6월 OpenAI에서 출시된 AI 모델로, 번역, 요약, 질의 응답, 콘텐츠 생성 등 다양한 자연어 작업에서 인상적인 성능을 보였습니다. 1,750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3는 방대한 텍스트 데이터 코퍼스에 대한 훈련을 통해 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 자동 회귀 언어 모델입니다. 2. GPT-4 GPT-4는 GPT-3 이후에 출시된 OpenAI의 GPT 시리즈 네 번째 버전입니다. 13조 개의 매개변수를 가...2025.05.04
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자연어처리 대표논문 읽기 과제2025.01.121. 신경 기계 번역 신경 기계 번역은 최근에 제안된 기계 번역 접근법으로, 기존의 통계 기계 번역과 달리 단일 신경망을 구축하여 번역 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 본 논문에서는 기존 신경 기계 번역 모델의 한계를 극복하기 위해 RNN 검색 모델을 제안하였고, 이를 통해 소스 문장의 관련 단어나 주석과 대상 단어를 올바르게 정렬할 수 있게 되었습니다. 실험 결과 제안된 모델이 기존 인코더-디코더 모델을 크게 능가하고 문장 길이에 더 견고한 것으로 나타났습니다. 2. 기계 번역 기계 번역은 소스 문장 x의 조건부 확률 p(...2025.01.12
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ChatGPT의 진화 3.5-turbo, 4.0, 4o의 비교와 혁신2025.01.151. ChatGPT 3.5-turbo ChatGPT 3.5-turbo는 2023년에 출시된 모델로, GPT-3 아키텍처를 기반으로 하며 속도와 효율성이 크게 향상되었습니다. 이 모델은 빠르고 효율적인 성능을 제공하며, 기본적인 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 기능을 수행합니다. 2. ChatGPT 4.0 ChatGPT 4.0은 2024년에 출시된 모델로, GPT-4 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 더 높은 성능과 향상된 언어 이해 및 생성 능력을 제공합니다. 특히 문맥을 더 잘 이해하고 자연스러운 대화를 생성할 수 있습니다....2025.01.15
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정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
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GPT 매개변수 숫자가 갖는 의미 (GPT parameters)2025.05.081. 대규모 언어 모델(LLM) 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 자연어 처리 및 인공 지능 분야에서 중요한 역할을 하는 기술입니다. LLM은 많은 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해, 생성, 번역 등의 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 모델은 주로 딥 러닝 알고리즘과 큰 규모의 컴퓨팅 자원을 사용하여 학습됩니다. 2. GPT 모델 GPT-2, GPT-3, GPT-4는 모두 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. GPT는 Generative Pre-t...2025.05.08
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언어를 영역별 구분할 때 내용, 형식, 사용에 따른 의미론, 음운론, 형태론, 통사론, 화용론2025.01.241. 의미론 의미론은 언어의 의미를 체계적으로 연구하는 학문으로, 단어나 문장이 특정한 의미를 어떻게 가지며 그 의미가 어떤 방식으로 해석되는지 탐구한다. 의미론은 어휘 의미론과 구문 의미론으로 나뉘며, 단어의 사전적 의미와 문맥적 의미를 모두 다룬다. 의미론은 자연어 처리, 언어병리학, 어휘 발달 연구 등 다양한 분야에 활용된다. 2. 음운론 음운론은 언어의 소리 체계와 규칙을 연구하는 학문이다. 음운론은 음소와 운율적 특징에 초점을 맞추며, 자음 동화, 축약 등 소리 변화 현상을 분석한다. 음운론은 외국어 학습과 언어치료에 활용...2025.01.24
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