본문 바로가기

자연어처리3

자연어처리(NPL) 인공지능의 역사, 활용 범위, 플랫폼 서비스에 대해 자연어처리(NPL) 인공지능의 역사와 활용 범위와 해당 기술을 활용한 플랫폼 서비스에 대해 알아보겠습니다. 자연어처리(NPL) 인공지능 역사 자연어 처리(NLP)는 컴퓨팅 초기에 뿌리를 둔 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. NLP의 역사는 연구자들이 컴퓨터를 사용하여 자연어를 처리하고 생성할 수 있는 가능성을 탐구하기 시작한 1950년대로 거슬러 올라갑니다. NLP의 초기 노력은 언어를 처리하고 생성하는 데 사용할 수 있는 규칙 및 알고리즘 세트를 만드는 규칙 기반 시스템에 중점을 두었습니다. 이러한 시스템은 복잡한 언어 작업을 처리하는 능력이 제한되어 있었고 규칙과 알고리즘을 생성하기 위해 상당한 양의 인간 입력이 필요했습니다. 1960년대와 1970년대에 연구자들은 NLP에 대한 통계적 접근법을 .. 2023. 4. 29.
생성형 인공지능(Generative AI) 역사, 구현 기술, 대표적 서비스에 대해 생성형 인공지능(Generative AI)의 역사와 그것을 구현하기 위해 사용되는 기술 및 대표적 서비스에 대해 알아보겠습니다. 생성형 인공지능 역사 생성형 인공지능은 인공지능 분야에서 가장 최근의 기술 중 하나로, 대규모 데이터셋에서 패턴을 학습하고, 이를 활용하여 새로운 정보나 이미지, 음성 등을 생성하는 기술입니다. 이러한 생성형 인공지능은 딥러닝 알고리즘과 GPU 성능 향상 등 기술의 발전으로 인해 대중화되기 시작했습니다. 2014년, 알렉스넷(AlexNet) 등 딥러닝 알고리즘의 대규모 데이터셋 학습에 성공하면서, 생성형 인공지능 기술도 급격히 발전하게 되었습니다. 2015년, 구글의 딥드림(DeepDream) 알고리즘이 등장하면서, 이미지 생성 기술의 대중화가 시작되었습니다. 이후, 알파고(A.. 2023. 4. 26.
인공지능(AI)의 개념, 활용분야, 발전방향에 대해 인공지능(AI)의 개념 및 현재 진행되고 있는 인공지능의 활용분야와 앞으로의 발전방향에 대해 알아보는 내용입니다. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 두뇌가 수행하는 지능적인 작업을 컴퓨터가 수행하도록 하는 기술입니다. 이를 위해 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리 등 다양한 기술이 사용됩니다. 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고, 데이터의 패턴을 학습하여 예측이나 분류와 같은 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이를 위해 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 방법이 사용됩니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인간의 두뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 인공신경망을 사용하여 데이터의 추상화를 가능하게 합니다. 딥러닝은 이미지나 음성 인식 등의 작업에 매우 효과적이며, 인간의 두뇌가 수행하는 작업을 더욱 효율적으.. 2023. 4. 21.