자연어 처리와 딥러닝

* 계속 추가할것.. 혼자 정리한거라 오류가 많을 수 있음..

 

 

자연어 처리의 두번째 물결 : 실증주의 - 다양한 대용량 데이터를 활용하는 머신러닝, 통계학습

 

머신러닝

데이터를 구문 분석하고 해당 데이터를 통해 학습한 후 정보를 바탕으로 결정을 내리기 위해 학습한 내용을 적용하는 알고리즘 -> 끊임없이 학습 ; 사용자의 음악 취향을 학습하여 비슷한 취향의 음악을 추천 

주어진 데이터로 기능을 수행 -> 시간이 지남에 따라 그 기능이 점차 향상

 

딥러닝

머신러닝의 하위개념

머신 러닝 모델 - 기능이 점진적으로 향상 / AI 알고리즘이 부정확한 예측시 엔지니어가 개입하여 조정

딥러닝 모델 - 알고리즘이 자체 신경망을 통해 예측의 정확성 여부를 스스로 판단

(자체적인 두뇌가 있는 것 처럼 보이는 기술을 가지고 있으며 그것을 통해 학습)

논리구조(인간이 결론을 내리는 방식)를 사용하여 데이터를 지속적으로 분석하도록 설계되었음 - 인공 신경망

 

머신러닝 - 어두워 - 어둠 - 불킴 - 의 과정을 학습

딥러닝 - 어두워 / 안보여 등 어두움에 관련된 데이터를 분석하여 불킴의 결론에 도달

주요 음성인식 시스템(아마존-알렉사/애플-시리) 딥러닝 방법 기반

 

딥러닝(DNN)

: 입력층 - (여러개의 은닉층)- 출력층

여러개의 은닉층으로 이뤄진 인공 신경망 

 

대화 이해에 사용되는 딥 러닝 - 의미 추출

 

 

 

https://www.zendesk.kr/blog/machine-learning-and-deep-learning/