NLP(2) : 자연어 처리(Natural Language Processing) 와 딥러닝(Deep Learning)

최근 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야는 신경망 기반 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘을 적용하여 성능이 비약적으로 개선되었다. 문맥 기반(context-based) 시퀀셜 데이터(sequential data) 분석을 지원하는 순환신경망(RNN), LSTM, 나아가 현재 각광받고 있는 Bert, GPT 기계 번역 모델의 기반이 되는 Transformer 알고리즘 등이 모두 신경망 구조를 갖고 있다. 1. 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘이란? 딥러닝(Deep Learning)은 머신 러닝(Machine Learning)의 일종이고, 일반적인 머신 러닝 알고리즘과 달리 신경망 (Neural Networks) 구조를 취하는 머신 러닝 알고리즘을 딥러닝 알고리즘이라고 부른다. 비용함수를 계산하는 방법은 기존 머신 러닝 방법과 딥러닝 방법이 유사하지만, 신경망 구조의 여부에 따라 수학적 모델 및 학습 방법에서 차이가 나타난다. 특히 자연...

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