쳇GPT 쉽게 이해하기, 꼭 알아야할 용어 자연어 처리 딥러닝 도대체 무엇인가?

 

머신러닝, 자연어 처리(NLP), 딥 러닝 무엇인가? 사진 Canva

쳇GPT 이해하기, 꼭 알아야 할 용어 자연어 처리(NLP) 딥런닝(Deep Learning) 무엇인가?

요즈음 핫이슈인 '쳇GPT ' 관련 수많은 뉴스가 쏟아져 나오는데, 정작 주변 지인들은 낯선 단어들 때문에 흐릿한 이미지 파일을 보는 것 같아서 도저히 이해가 되지 않는다고 하네요.

 

그래서 오늘은 '자연어 처리(NLP), 딥 러닝, 머신 러닝' 무엇인지 간단히 알아보도록 하죠.

 

오늘 여기서 배울 내용을 요약하면 아래와 같습니다.

 

인공 지능(AI)은 말하기, 생각하기 등 일반적으로 사람만이 할 수 있는 일을 하는 컴퓨터(쉽게 "머신 러닝"이라고 함)와 같습니다. 따라서 인공 지능(AI), 자연어 처리(NLP), 딥 러닝은 모두 머신 러닝이라는 광범위한 분야에 속하는 관련 개념입니다.

 

딥 러닝은 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 복잡한 작업을 수행하기 위해 , 여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 훈련하는 머신 러닝의 하위 분야입니다.

 

자, 함께 상상 해볼까요

미래에 인간이 새로운 행성에 아바타 AI 로봇 톰(여기서 " 톰"이라고 하죠)을 보낸다고 가정해보죠.

처음 톰이 새로운 행성에 도착해서 그 행성에 거주하는 생명체가 인간과 비슷한 방식으로 언어를 구사하면, 톰은 그들과 대화를 하기 위해서 우선 그들의 기본적인 문법 단어 언어구조등을 배워서(학습 기능, 영어로 "러닝"), 딥러닝(즉 심도 깊은 학습) 기능을 이용해서 데이터를 축척하고, 이를 바탕으로 자연어처리 과장을 거치게 될 겁니다. 

이 모든 과정을 머신러닝,  톰은 기계라서 "머신", 배운다 학습한다 "러닝" 이라고 하죠.

 

자연어 처리(NLP)란 무엇인가?

NLP :  (Natural Language Processing)

 

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용을 다루는 인공 지능의 하위 분야입니다.

 

여기에는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있는 알고리즘과 모델을 개발하는 것이 포함됩니다. 자연어 처리 기술은 자연스럽고 의미 있는 방식으로 인간의 언어를 이해하고 이에 반응할 수 있는 시스템을 구축하는 데 사용됩니다.

 

예를 들어 애플 시리 Siri 및 구글 알렉스 Alexa와 같은 음성 어시스턴트는 NLP를 사용하여 음성 명령을 이해하고 이에 응답하며, 챗봇(챗지피티)은 NLP를 사용하여 텍스트 기반 메시지를 이해하고 이에 응답합니다.

 

 

자연어 처리(NLP) 기능이  현재 사용되고 있는 몇 가지 분야에 대해 알아보기

 

음성 어시스턴트: NLP는 Siri, Alexa, Google 어시스턴트와 같은 음성 어시스턴트가 음성 명령을 이해하고 그에 따라 응답할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.

 

챗봇(챗지피티): NLP는 챗봇이 텍스트 기반 메시지를 이해하고 이에 응답할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.

 

감정 분석: NLP는 소셜 미디어 게시물이나 고객 리뷰와 같이 텍스트에 표현된 감정과 의견을 분석하는 데 사용됩니다.

 

기계 번역: NLP는 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 데 사용됩니다.

 

정보 추출: NLP는 뉴스 기사나 연구 논문과 같은 대량의 비정형 텍스트 데이터에서 관련 정보를 추출하는 데 사용됩니다.

 

음성 인식: NLP는 음성 언어를 텍스트로 변환하는 데 사용됩니다.

 

텍스트 분류: NLP는 뉴스 기사나 고객 피드백 등 다양한 주제나 카테고리로 텍스트를 분류하는 데 사용됩니다.

 

컴퓨터가 인간과 보다 자연스러운 방식으로 상호 작용할 수 있게 해 주며, 조직이 더 나은 의사 결정을 내리고 운영을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

 

딥러닝(Deep Learning)은 무엇인가?

 

딥 러닝은 컴퓨터가 사진을 인식하거나 사람의 말을 이해하는 등 복잡한 문제를 학습하고 해결하는 데 도움이 되는 기술의 일종입니다.

 

이는 마치 학교에서 연습하고 시간이 지남에 따라 실력이 향상되는 방식과 비슷합니다.

 

딥 러닝은 컴퓨터가 사진이나 소리와 같은 데이터의 패턴을 인식하도록 가르치는 것을 포함합니다. 컴퓨터는 보고 배울 수 있는 많은 예제를 제공받은 다음 그 지식을 사용하여 스스로 새로운 것을 알아냅니다.

 

딥 러닝에 대해 생각하는 한 가지 방법은 빌딩 블록으로 큰 탑을 쌓는다고 상상하는 것입니다. 각 블록은 그림의 픽셀처럼 작은 정보를 나타냅니다. 이러한 블록을 일정한 방식으로 많이 쌓으면 컴퓨터가 이해할 수 있는 그림이나 소리를 만들 수 있습니다.

 

딥러닝이 중요한 이유는 사람이 혼자서 하기에는 너무 어렵거나 시간이 많이 걸리는 문제를 해결하는 데 도움이 되기 때문입니다. 예를 들어, 딥러닝은 의사가 의료 이미지를 분석하거나 자율주행차가 교통 체증을 헤쳐나가는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

컴퓨터가 인간처럼 학습하고 사고하도록 가르치면 문제를 해결하고 삶을 더 편리하게 만드는 새롭고 더 나은 방법을 만들 수 있습니다.

 

 

딥러닝 기술이 현재 사용되고 있는 몇 가지 분야에 대해 알아보기

 

컴퓨터 비전: 딥러닝 모델을 사용하여 이미지와 동영상을 분석합니다.

 

얼굴 인식 기술은 딥러닝 알고리즘으로 이루어져 있으며, 사진이나 동영상에서 사람을 인식할 수 있습니다. 또한, 자율주행 자동차도 딥러닝 기술을 사용하여 주변 환경의 물체를 인식하고 결정을 내립니다.

 

자연어 처리: 딥러닝 알고리즘을 사용하여 사람의 언어를 처리합니다. 예를 들어, Siri나 Alexa와 같은 음성 비서는 딥러닝을 사용하여 음성 명령을 이해하고 대답할 수 있습니다. 언어 번역 및 감성 분석도 자연어 처리의 다른 응용 분야입니다.

 

의료: 딥러닝 기술은 의료 진단과 치료를 개선하는 데 사용됩니다. 방사선 전문의는 X-선, MRI 및 CT 스캔과 같은 의료 이미지를 분석하기 위해 딥러닝 모델을 사용합니다. 딥러닝 알고리즘은 약물 발견 및 맞춤형 의학에서도 사용됩니다.

 

금융: 딥러닝 알고리즘은 금융 데이터를 분석하고 사기를 탐지하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 신용 카드 회사는 딥러닝 모델을 사용하여 사기로 의심되는 이상한 지출 패턴을 탐지합니다. 딥러닝은 또한 알고리즘 트레이딩에서도 사용됩니다.

 

로봇공학: 딥러닝 알고리즘을 사용하여 로봇을 여러 가지 작업을 수행할 수 있도록 훈련합니다. 예를 들어, 집이나 사무실을 청소하는 로봇은 다른 환경을 인식하고 탐색할 수 있는 딥러닝 모델을 사용하여 훈련됩니다

 

마케팅: 딥러닝 알고리즘을 사용하여 고객 데이터를 분석하고 개인 맞춤형 마케팅 캠페인을 만듭니다. 예를 들어, 온라인 판매 업체는 고객의 구매 이력을 기반으로 제품을 추천하기 위해 딥러닝 모델을 사용합니다.

 

게임: 딥러닝을 사용하여 현실적이고 도전적인 게임 AI를 개발합니다. 예를 들어, 게임 개발자는 딥러닝 모델을 사용하여 가상 캐릭터를 실제로 사람처럼 행동하도록 훈련합니다. 사용 범위가 확대되고 있습니다.

 

딥러닝은 기계가 사람처럼 학습하고 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술로, 새로운 문제를 해결하고 우리의 삶을 더 가깝게 만들 수 있습니다.

 

딥러닝 기술은 다양한 분야에서 사용되며, 기술이 발전함에 따라 사용 범위가 계속 확대되고 있습니다. 딥러닝은 기계가 사람처럼 학습하고 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술로, 새로운 문제를 해결하고 우리의 삶을 더 편리하게 만들어줄 수 있습니다.

 

챗 GPT에서 자연어 처리(NLP)와 딥 러닝은 무슨 관계가 있는가?

 

인공 지능(AI), 자연어 처리(NLP), 딥 러닝은 모두 머신 러닝이라는 광범위한 분야에 속하는 관련 개념입니다.

 

딥 러닝은 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 복잡한 작업을 수행하기 위해 여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 훈련하는, 머신 러닝의 하위 분야입니다. 딥 러닝은 기존의 머신 러닝 방법으로는 해결하기 어려운 문제를 해결하는 데 특히 효과적인 것으로 입증되었습니다.

 

자연어 처리는 컴퓨터와 인간의 언어 간의 상호 작용을 다루는 AI의 하위 분야입니다. 자연어 처리에는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있는 알고리즘과 모델을 개발하는 것이 포함됩니다.

 

딥러닝은 NLP 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 기술 중 하나입니다. 딥 러닝은 NLP의 최첨단 기술을 발전시키는 데 중요한 역할을 해왔습니다.

 

예를 들어 순환 신경망(RNN) 및 트랜스포머 모델과 같은 딥 러닝 모델은 자연어 이해, 기계 번역 및 언어 생성에 매우 효과적인 것으로 나타났습니다.

 

요약하자면, 딥러닝은 자연어 처리와 같은 작업을 수행할 수 있는 복잡한 모델을 훈련하기 위해 머신 러닝에서 사용되는 기술입니다.

 

자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 알고리즘과 모델을 개발하는 AI의 하위 분야입니다.

 

딥러닝은 자연어 처리의 최첨단 기술을 발전시키는 데 중요한 역할을 해왔습니다.