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개요ANI(Artificial Narrow Intelligence, 특화형 인공지능)는 특정 작업이나 도메인에서만 작동하는 인공지능을 의미합니다. 현재 우리가 사용하는 AI 시스템(예: 음성 인식, 추천 시스템, 번역 AI 등)은 대부분 ANI에 해당하며, 특정한 목적을 수행하는 데 최적화되어 있습니다. 본 글에서는 ANI의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. ANI란 무엇인가?ANI는 한 가지 특정 작업을 수행하도록 설계된 AI로, 범용 인공지능(AGI)과 달리 자율적 학습 및 사고 능력은 없지만, 주어진 데이터 내에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이러한 모델은 특정 도메인의 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 사용됩니다.1.1 ANI와 AGI 비교 항목 ANI(A..

개요RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 시계열 데이터, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등의 순차적 데이터(sequence data)를 처리하는 데 최적화된 딥러닝 모델입니다. 기존 신경망과 달리, RNN은 이전 상태를 기억하여 문맥을 반영한 학습이 가능하여 텍스트 생성, 기계 번역, 주가 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. RNN이란?RNN은 이전 입력을 기억하고 다음 예측에 반영할 수 있는 신경망 구조로, 반복적인 계산을 통해 순차적 데이터의 패턴을 학습합니다.1.1 RNN의 핵심 개념순환 구조(Recurrent Connection): 현재 입력과 이전 상태(hidden state)를 함께 고려하여 출력 계산메모리 특성: 시계열 데이터의 과거 정보를 저장하여 ..

개요자연어처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술이다. NLP는 텍스트 분석, 음성 인식, 기계 번역, 챗봇, 감성 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용되며, 딥러닝 및 머신러닝 기술과 결합하여 더욱 정교한 결과를 제공하고 있다. 본 글에서는 NLP의 개념, 주요 기술, 활용 사례 및 최신 동향을 살펴본다.1. 자연어처리(NLP)란?자연어처리는 컴퓨터가 인간의 언어(자연어)를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 기술이다. NLP는 언어학과 컴퓨터 과학이 결합된 분야로, 텍스트 및 음성 데이터를 분석하여 의미를 추출하는 과정을 포함한다.NLP의 주요 목표:텍스트 및 음성 데이터의 의미 분석기계 번역 ..