🔹 BERT란? BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는✅ Google이 개발한 최신 자연어 처리(NLP) 모델이에요. ✅ 문장의 앞뒤를 모두 참고하는 “양방향(Bidirectional)” 모델! (GPT는 생성 방향에 특화, BERT는 이해하고 생성하는 양방향 특화 )✅ 번역, 챗봇, 검색엔진 등에 사용되는 AI 언어 모델이에요. 🚀 🔹 기존 모델(RNN, LSTM)과 BERT의 차이점 과거에는 RNN, LSTM, GRU 같은 모델이 문장을 처리했어요.하지만 이 모델들은 … Read more
🔹 LSTM이란? LSTM(Long Short-Term Memory, 장기 기억 신경망)은 RNN의 한 종류로,기억력이 짧은 RNN의 단점을 개선한 모델이에요! ✅ RNN은 연속된 데이터를 분석할 수 있지만, 기억력이 짧아서 “긴 문장”을 이해하지 못하는 문제가 있었어요.✅ LSTM은 중요한 정보를 오랫동안 기억하도록 만들어진 RNN의 개선 버전! 👉 번역, 챗봇, 감정 분석, 음성 인식 등에서 RNN보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘해요! 🚀 🔹 … Read more
🔹 RNN(순환 신경망, Recurrent Neural Network)이란? RNN은 시퀀스 데이터(시간에 따라 변하는 데이터)를 처리하는 인공 신경망입니다.✅ 기존의 신경망과 달리, 이전 단계의 정보를 기억하여 연속적인 데이터(문장, 음성, 주가 등)에 강함✅ 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 데이터 분석(주식 예측) 등에 활용 🔹 RNN의 핵심 개념 기존의 **일반적인 신경망(Fully Connected Network, CNN)**은 독립적인 입력을 처리합니다.하지만 RNN은 “순환 구조”를 가지며, … Read more
