반응형 딥러닝9 425. 자연어 처리(NLP): 인간 언어를 이해하는 인공지능의 핵심 기술 자연어 처리(NLP): 인간 언어를 이해하는 인공지능의 핵심 기술 서론: 말과 글을 이해하는 인공지능의 시대인공지능(AI)은 이제 우리 일상에서 빼놓을 수 없는 존재가 되었습니다. 그 중심에는 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술, 즉 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)가 있습니다. 우리가 스마트폰으로 음성 명령을 내리거나 챗봇과 대화할 때, 뉴스 요약 서비스를 이용할 때에도 NLP가 핵심 기술로 작동하고 있습니다. 자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 바꾸고, 이를 기반으로 정보를 분석하거나 대답을 생성하는 기술입니다. 이 글에서는 자연어 처리의 기본 개념부터 다양한 응용 사례, 그리고 앞으로의 발전 가능성까지 자세히 살펴보겠습니다. 1. .. 2025. 4. 15. 416. 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝: 차이는 무엇이고 어떻게 관련될까? 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝: 차이는 무엇이고 어떻게 관련될까? 서론: 용어 혼동을 넘어서기 위한 첫걸음'인공지능(AI)', '머신러닝(ML)', '딥러닝(DL)'이라는 용어는 오늘날 기술 관련 기사나 기업 발표에서 흔히 등장합니다. 그러나 이 세 용어가 서로 혼용되는 경우가 많아, 일반 독자뿐만 아니라 비즈니스 의사결정자들에게도 혼란을 초래하고 있습니다. 특히 기업이 AI 전략을 수립하거나 기술 도입을 고려할 때, 각 기술의 역할과 범위를 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 본 글에서는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 차이를 명확히 구분하고, 이들 간의 상호 관계를 살펴봅니다. 또한 각 기술이 실제로 어떻게 적용되고 있는지를 통해 독자가 실질적인 인사이트를 얻을 수 있도록 돕고자 합니다. 1.. 2025. 4. 4. 394. AI 증류 기술과 DeepSeek: AI 모델 경쟁 심화와 개발자 기회 확대 AI 증류 기술과 DeepSeek: AI 모델 경쟁 심화와 개발자 기회 확대 서론최근 AI 업계에서 가장 큰 화두 중 하나는 AI 증류 기술(Knowledge Distillation)입니다. 이 기술은 대형 AI 모델에서 지식을 추출하여 더 작고 효율적인 모델을 만드는 방법을 의미하며, Geoffrey Hinton 교수가 2015년에 처음 제안한 개념입니다. 최근 중국 스타트업 DeepSeek이 이 기술을 활용하여 단기간에 OpenAI의 고성능 AI 모델과 경쟁할 수 있는 모델을 개발하면서, AI 업계는 큰 충격을 받았습니다. DeepSeek의 등장은 AI 모델의 경쟁 구도를 바꾸고 있으며, Sam Altman을 비롯한 AI 업계 거물들도 새로운 대응 전략을 모색하고 있습니다. 본 글에서는 AI 증류 기.. 2025. 3. 6. 384. 하이퍼클로바X: 차세대 AI 모델의 혁신과 가능성 하이퍼클로바X: 차세대 AI 모델의 혁신과 가능성 서론네이버는 2025년 2월 20일, 자체 개발한 생성형 AI 모델 '하이퍼클로바X'의 새로운 플래그십 모델을 공개했습니다. 이번 모델은 기존 모델 대비 약 40% 크기의 파라미터 수로 구성되었지만, 성능은 더욱 강력하게 개선되었습니다. 또한, 운영 비용이 50% 이상 절감되면서도 다양한 벤치마크에서 높은 성능을 기록하며, 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 갖춘 모델로 자리 잡을 전망입니다. 이번 글에서는 하이퍼클로바X의 주요 특징과 성능 개선 사항을 살펴보고, AI 시장에서 이 모델이 가지는 의미와 앞으로의 발전 방향에 대해 분석해 보겠습니다. 1. 하이퍼클로바X의 주요 특징배경 설명: 기존 모델 대비 발전된 점하이퍼클로바X는 네이버가 개발한 초거대 AI .. 2025. 2. 24. 이전 1 2 3 다음 반응형
