자연어처리 2

5. 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 특징 및 자연어 처리(NLP), 음성인식 원리와 응용 분야

순환신경망(RNN)은 인공 신경망의 한 종류로 자연어 처리, 음성 인식, 기계 번역, 이미지 인식, 텍스트 생성 등의 다양한 분야에서 사용되고 있다. 예를 들어, 자연어 처리 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 문장의 의미를 이해하거나 문장을 생성할 수 있다. 음성 인식 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 음성을 텍스트로 변환할 수 있다. 기계 번역 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 한 언어에서 다른 언어로 문장을 번역할 수 있다. 이미지 인식 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 이미지의 특징을 추출하거나 이미지를 분류할 수 있다. 텍스트 생성 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 텍스트를 생성하거나 텍스트를 요약할 수 있다. 이렇게 들으면 어떻게 가져다 사용을 하는지는 알겠는데 뭐 어떻게 처리되기에 이런 분야에..

2. 인공 신경망 학습 방법: 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등

인공지능(AI) 시대다. AI 기술 중에서도 딥러닝 기반의 ‘머신러닝’과 ‘딥러닝’이라는 단어가 많이 들린다. 머신러닝이란 기계학습 또는 기계학습 알고리즘이다. 컴퓨터 프로그램이 데이터를 분석해서 미래를 예측하도록 하는 기법이다. 인간처럼 스스로 사고하면서 판단하거나 결정한다. 예를 들어 사람 얼굴을 보고 성별을 구분한다거나, 사진 속 인물이 누구인지 알아맞히는 등 다양한 분야에 활용된다. 이 과정에서 수많은 데이터를 입력하면 패턴을 발견하게 된다. 이를 이용해 새로운 정보를 얻어낸다. 이게 바로 머신러닝이다. 최근 주목받고 있는 딥러닝은 머신러닝의 한 종류다. 기존 머신러닝과는 달리 여러 층의 구조를 가진 인공신경망을 적용했다. 그래서 심층기계학습이라 부른다. 구글 알파고나 애플 시리 같은 음성인식 서..