amiro

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I hope my writing will be helpful to someone.

처음 블로그를 찾아 헤맸던 저처럼
이곳에서 정리한 글들이
누군가에게 작은 길잡이가 되기를 바랍니다.
부족하지만 제가 정리한 글들이
누군가에게 작은 도움이 된다면 기쁘겠습니다.

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인공지능 - RAG (Retrieval-Augmented Generation)란?

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RAG (Retrieval-Augmented Generation)란? RAG (Retrieval-Augmented Generation)은 검색 기반 생성 모델로, 검색(retrieval)과 생성(generation)을 결합하여 정확하고 풍부한 답변을 생성하는 자연어 처리(NLP)...

인공지능 - 자연어 처리(NLP)에서 CNN(합성곱 신경망)의 역할

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자연어 처리(NLP)에서 CNN(합성곱 신경망)의 역할 자연어 처리(NLP)는 텍스트 데이터를 이해하고, 분석하며, 예측하는 작업을 수행하는 분야입니다. 최근 몇 년 간, 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks)은 NLP 분야에서도 중요한 역...

인공지능 - Vector - 임베딩에서 벡터란?

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임베딩에서 벡터란? 임베딩에서 벡터는 텍스트 데이터(예: 단어, 문장, 문서 등)를 수치화하여 고차원 공간에서 표현한 값입니다. 벡터는 일반적으로 다차원 배열(혹은 리스트)로, 각 차원은 텍스트의 특정한 의미적 특성을 나타냅니다. 예를 들어, 단어 벡터의 경우 특정 차원이 단어의...

인공지능 - Chunk란 무엇인가?

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Chunk란 무엇인가? Chunk는 긴 텍스트나 데이터를 더 작은 단위로 나누어 처리하기 쉽게 만드는 개념입니다. 자연어 처리(NLP)나 텍스트 분석 작업에서, 긴 문장을 여러 조각으로 나눔으로써 모델이 효율적으로 학습하고, 의미를 파악할 수 있도록 돕습니다. 특히, chunk_...

인공지능 - Chunk의 어원과 LLM 용어로서의 사용

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Chunk의 어원과 LLM 용어로서의 사용 1. 어원 및 일반적 의미 어원: “Chunk”라는 단어는 17세기 중반에 처음 사용된 것으로, 주로 “큰 덩어리” 또는 “두꺼운 조각”을 의미합니다. 이 단어는 고대 북유럽어에서 유래했으며, 영어에서 “덩어리”나 “조각...

인공지능 - 자연어 처리 과정

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🧩 자연어 처리(NLP) 과정 — 텍스트를 이해하는 AI의 여정 자연어 처리(NLP)는 단순히 문장을 읽는 것에서 끝나지 않습니다. 컴퓨터가 인간 언어를 “진짜 이해”하려면 여러 단계를 거쳐야 하죠. ✨ “NLP 과정”이란, 텍스트를 입력받아 의미를 파악하고 원하는 결과를...

인공지능 - 인공지능은 언어를 어떻게 이해할까?

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🧠 인공지능은 언어를 어떻게 이해할까? — 한국어와 영어의 구조를 중심으로 보는 언어 처리 이야기 우리가 일상에서 쓰는 언어는 사람에게는 익숙하지만, AI에겐 복잡하고 풀기 어려운 퍼즐과도 같습니다. ✨ 인공지능이 언어를 이해하기 위해서는 먼저 언어의 구조(Language...

인공지능 - 자연어 처리란?

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🧠 자연어 처리(NLP)란? — 인간 언어를 이해하는 인공지능의 기술 우리가 매일 사용하는 한국어, 영어, 일본어 같은 언어는 사람에게는 자연스럽지만, 컴퓨터에게는 전혀 그렇지 않습니다. ✨ “자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)”란, ...

인공지능 - Transformer (2)

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트랜스포머(Transformer)란? 트랜스포머는 자연어 처리(NLP) 및 기타 시퀀스 모델링 작업에서 널리 사용되는 신경망 아키텍처입니다. 2017년 “Attention is All You Need” 논문에서 소개된 이 모델은 기존의 RNN(Recurrent Neural Netw...

인공지능 - Transformer (1)

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Transformer는 2017년에 구글에서 발표한 논문 “Attention is All You Need”에서 소개된 신경망 아키텍처로, 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 혁신적인 성과를 이뤄냈습니다. BERT와 GPT와 같은 최신 언어 모델들은 모두 Transf...