인공지능이란 무엇인가. 인간의 지능을 기계에도 구현할 수 있을까? 인간처럼 사고하는 기계가 가능한가? 그렇다면 인간의 지능과 인공 지능은 어떠한 관계를 지니고 있는가?
2-1. 인공지능은 무엇인가
2-1-1. 인공지능의 정의
인공지능의 정의는 인간 지능에 대한 정의만큼이나 복잡하고 다양한
자연어 처리란 무엇인가?
한국어 공학은 산업적 응용을 위하여 한국어나 한글을 가공, 처리하는 모든 지식이나 기술로 주로 한국어 정보처리의 성격을 가지며, 컴퓨터에서 자유로운 한글 사용을 보장한다. 자판의 문제, 한글 코드의 문제, 한글 라이브러리 개발 등의 문제, 외국의 응용 소프트웨어를
자연어 처리란 무엇인가?
한국어 공학은 산업적 응용을 위하여 한국어나 한글을 가공, 처리하는 모든 지식이나 기술로 주로 한국어 정보처리의 성격을 가지며, 컴퓨터에서 자유로운 한글 사용을 보장한다. 자판의 문제, 한글 코드의 문제, 한글 라이브러리 개발 등의 문제, 외국의
것이다. 웹상에서의 그림, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 에이전트라는 소프트웨어를 이용해 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용까지 시도한다. 이런 점에서 시멘틱 웹은 기존의 웹이 가지고 있지 못한 ‘인간과의 의사소통’이라는 기능을 가지고 있다는 점에서 가장 두드러진 특징을 보인다.
빅데이터 기술
빅데이터 기술
빅데이터의 분석 기법
빅데이터의 분석 인프라
빅데이터가 이전 기술과 다른 점
빅데이터의 분석 기법
빅데이터의 분석 기법
1. 텍스트 마이닝은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리 기술을 기반으로 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다.
2.
필요한 정보를 추출, 해석, 가공할 수 있는 방법이 없어, 모든 정보를 사용자가 직접 개입해서 처리하여야 하는 문제가 있다. 이러한 문제들의 근본원인은 컴퓨터가 정보자원의 의미를 이해하지 못하는데 원인이 있다. 이러한 웹 기술은 팀 버너스리가 초창기에 구상하였던 웹과도 거리가 있다.
자연어 처리(NLP), 로보틱스 등을 포함한다.
머신 러닝: 데이터로부터 학습하여 예측이나 결정을 자동으로 개선하는 알고리즘의 개발을 포함하여 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등으로 나뉜다.
딥 러닝: 신경망(Neural Networks)을 기반으로 한 머신 러닝의 한 분야로, 데이터의 복잡한 패턴을 인식하고
있다.
우리가 접하는 정보들은 많은 데이터를 토대로 만들어지지만, 간혹 불필요하거나 부정확한 데이터로 잘못된 정보가 되어 사람들에게 혼란을 주기도 한다.
그래서 데이터를 정제하여 정확하고 유의미한 데이터만을 남겨 정보로 가공해내는 전문가, 분석 방법의 중요성이 두각을 드러내고 있다.
가공하여 인위적으로 무언가를 만들어 표현하는 것에 더 중점을 두는 경향이다. 뤼미에르가 기록영화 중심에 사실주의적인 영화를 만들었고 멜리에스는 거기에 어느 정도 이상의 형식을 붙여 만들어 이야기를 인위적으로 만들었다. 초창기 영화는 기본적으로 이야기의 중심이었다기 보다 보여주는 것
자연어처리기술인NLP(NaturalLanguageProcessing)가접목, 사람의
言語를이해할 수 있고 또한새로운답변을만들어대화가능한생성형(生成型)
AI인 것이다.
GPT라는 것은오픈AI가개발한언어모델을일컫는다.GPT는 Generative
Pre-trainedTransformer의약어로,Generative는답변을만들고,Pre-trained는
사전학습된,Transformer는인공신