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2023. 4. 26
Exploring Natural Language Processing with Machine Learning

자연어 처리와 기계 학습을 통한 탐색

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 기계 학습(Machine Learning, ML)은 많은 상황에서 같이 사용되는 기술들입니다. 기계 학습은 자연어 처리 기술을 강화하고, 자연어 처리는 말 그대로 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 바꿔줍니다. 이 두 기술은 각각 다른 비즈니스 분야에서 효과적으로 사용되고 있습니다. 이 글은 자연어 처리 및 기계 학습을 통한 탐색을 소개합니다.

자연어 처리의 종류

NLP는 기계를 이해할 수 있는 방식으로 사람이 사용하는 언어를 분석하고 이해하기 위한 기술입니다. 대표적인 자연어 처리 기술에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

  • 음성 인식(Speech Recognition): 인간이 말하는 내용을 컴퓨터가 이해할 수 있는 텍스트로 변환합니다.
  • 언어 모델링(Language Modeling): 단어를 나열하고 이 단어들이 의미있는 문장을 만들 수 있는지 확인합니다.
  • 의미 분석(Semantic Analysis): 문장의 뜻을 이해하기 위해 사용됩니다.
  • 자연어 생성(Natural Language Generation): 인공 지능이 사람이 이해할 수 있는 문장을 생성합니다.

기계 학습의 종류

기계 학습은 반복적인 연산을 통해 컴퓨터가 데이터를 다루고 이해할 수 있는 능력을 갖게 됩니다. 기계 학습에는 다음과 같은 기술들이 있습니다.

  • 분류(Classification): 데이터를 그룹으로 분류합니다. 예를 들어 비행기 사진을 공항, 식물, 비행기로 분류할 수 있습니다.
  • 회귀(Regression): 데이터를 연속적인 값(숫자)으로 변환합니다. 예를 들어 사진을 밝기 정도로 변환할 수 있습니다.
  • 군집(Clustering): 데이터를 같은 그룹으로 묶습니다. 예를 들어 사람들을 젊은 사람, 중년 사람, 노년 사람 등으로 묶을 수 있습니다.

자연어 처리와 기계 학습의 결합

기계 학습과 자연어 처리는 매우 밀접하게 연관되어 있습니다. 기계 학습은 데이터를 분류, 회귀, 군집 등으로 분류합니다. 이 때, 자연어 처리는 이 데이터를 이해하기 위해 사용됩니다. 기계 학습과 자연어 처리는 서로 강화하는 역할을 하고 있습니다.

결론

자연어 처리와 기계 학습은 비즈니스 분야에서 응용할 수 있는 강력한 기술들입니다. 자연어 처리는 사람이 사

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