자연어 처리3 딥러닝의 혁신적 잠재력 - 실제 활용 사례 소개 끊임없이 진화하는 정보 기술 환경에서 한 가지 화두가 떠오르며 산업을 재편하고 가능성을 재정의하고 있는 것은 바로 딥 러닝입니다. 딥러닝은 인간의 인지를 모방하고 복잡한 데이터를 이해하는 능력으로 인해 머신러닝의 하위 분야로 엄청난 관심과 투자를 받고 있습니다. 그렇다면 딥러닝은 어떻게 실제 애플리케이션에 적용될 수 있을까요? 이 글에서는 딥러닝의 영역에 대해 자세히 알아보고 딥러닝의 혁신적 잠재력을 강조하는 실제 사용 사례를 살펴보겠습니다. 딥 러닝의 이해 실제 애플리케이션을 살펴보기 전에 딥러닝의 본질을 먼저 파악해 보겠습니다. 딥러닝은 패턴을 인식하고 예측하기 위해 여러 계층으로 구성된 신경망을 훈련하는 데 중점을 둔 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 인공 신경망이라고도 불리는 이 신경망은.. 2023. 9. 26. 금융 분야의 머신 러닝 - 예측 분석과 그 너머 소개 오늘날과 같이 빠르게 변화하는 디지털 시대에는 금융과 기술의 융합이 불가피합니다. 인공 지능의 하위 집합인 머신 러닝(ML)은 이러한 융합을 선도하며 데이터 기반 재무 전략 및 의사 결정 프로세스의 새로운 시대를 열어가고 있습니다. 주식 예측부터 신용 위험 평가에 이르기까지 금융 부문을 혁신하는 데 있어 ML의 역할은 부인할 수 없을 정도로 막중합니다. 이 글에서는 머신러닝이 금융을 재정의하는 수많은 방법을 심층적으로 살펴보겠습니다. 1. 주식 시장을 위한 예측 분석 데이터 기반 예측 머신러닝 알고리즘은 전통적인 지표와 경제 신호를 넘어 과거 주가, 글로벌 경제 동향, 지정학적 이벤트 등 방대한 데이터 세트를 선별하여 주식 시장 움직임을 예측합니다. 어떤 예측 방법도 절대적인 것은 아니지만, 머신러.. 2023. 9. 16. 자연어 처리 - 챗봇의 힘 소개 즉각성이 선호될 뿐만 아니라 기대되는 디지털 시대에 챗봇은 언제든지 우리의 질문에 답하는 최전선 군인으로 등장했습니다. 그런데 무엇이 이 챗봇에게 인간적인 손길을 주는 것 같나요? 이것이 바로 자연어 처리(NLP)입니다. 언어학과 인공 지능의 매혹적인 결합입니다. 이러한 기술 융합은 온라인 상호 작용의 미래를 형성하고 있습니다. NLP 기반 챗봇의 경이로움을 이해하기 위한 탐색 과정을 살펴 보겠습니다. 1. 챗봇의 진화 간단한 스크립트에서 NLP까지 수십 년 전, 최초의 챗봇은 사전 프로그래밍된 스크립트의 한계에 묶여 상대적으로 단순했습니다. 예상되는 사용자 입력에서 벗어나면 잘못된 결과를 초래할 수 있었습니다. 오늘날 NLP가 통합되면서 챗봇은 인간 언어에 대한 미묘한 이해, 맥락 파악, 정서, .. 2023. 9. 13. 이전 1 다음 반응형
