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행동 이론 분석2025.05.161. 행동 이론의 역사 행동 이론은 개인이나 집단의 행동 패턴을 설명하고 예측하는 이론으로, 특히 인간의 행동에 대한 심리적, 사회적 요소를 분석하는데 주로 사용됩니다. 초창기에는 주로 관찰과 실험을 통해 인간의 행동을 분석하였지만, 최근에는 이러한 이론이 인공지능, 특히 자연어 처리 기술과 연계되며 의료 분야에서도 적용되고 있습니다. 2. 행동 이론과 자연어 처리 기술의 연계 행동 이론은 의료 전문가들이 환자의 건강 관련 행동을 이해하고 변화시키기 위한 기반을 제공합니다. 자연어 처리 기술은 의료 분야에서 환자와 의료 전문가 간의...2025.05.16
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자연언어처리4공통형 7강까지 학습한 모델 알고리즘 중 하나를 적용한 논문에서 모델이 어떻게 사용되었는지 기술2025.01.261. BERT 모델 적용 논문 "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"에서 BERT 모델은 자연어 처리(NLP) 분야의 다양한 언어 이해 작업을 해결하기 위해 사용되었습니다. BERT는 문맥 이해, 단어의 다의성 해결, 사전 훈련과 미세 조정, 모델의 일반화 능력 향상 등의 문제를 다루고자 했습니다. 이를 위해 BERT는 양방향 문맥 처리, Masked Language Model, Next Sentence Prediction ...2025.01.26
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다층적 의미장의 예: 한국어 단어 '사과'2025.05.121. 다층적 의미장 다층적 의미장은 단어나 문장의 다양한 의미와 그들 사이의 관계를 시각적으로 표현하는 도구입니다. 이를 통해 단어의 의미를 더욱 명확하게 이해할 수 있고, 문맥 속에서 단어들이 어떻게 상호작용하는지를 파악할 수 있습니다. 이번에는 한국어에서 '사과'라는 단어를 예시로 다층적 의미장을 살펴보겠습니다. 2. 단어 '사과'의 다의성 다층적 의미장을 통해 '사과'라는 단어의 다양한 의미와 그 사이의 관계를 시각화할 수 있습니다. '사과'는 과일, 회사, 사과(謝罪)의 의미를 가지고 있으며, 이러한 다의성을 이해하고 문맥에...2025.05.12
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Chat GPT의 장단점2025.01.041. Chat GPT의 정의와 특징 Chat GPT는 Generative Pretrained Transformer의 약자로, 인공지능 분야에서 사용되는 언어 모델 중 하나입니다. 이 모델은 OpenAI에서 개발한 것으로, 대규모의 데이터셋으로 사전학습된 후 다양한 자연어 처리 태스크에 사용될 수 있습니다. 2. Chat GPT의 장점 Chat GPT의 장점으로는 다양한 자연어 처리 태스크에 적용 가능, 대용량 모델, 맞춤형 모델 학습 가능, 유연한 문장 생성 기능, 다양한 데이터셋 사용 가능, 지속적인 업데이트와 발전 등이 있습니다...2025.01.04
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트랜스포머 알고리즘의 개요와 적용 사례2025.01.171. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...2025.01.17
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.021. 인공지능의 개념 인공지능은 기계가 인간의 지능을 모방하거나 구현하는 기술을 의미합니다. 이는 문제 해결, 학습, 추론, 자연어 이해 등의 인간의 지능적인 능력을 컴퓨터 프로그램이나 기계가 수행할 수 있도록 하는 분야를 포함합니다. 강한 인공지능은 인간과 동등한 지능을 가진 인공 시스템을 의미하며, 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제 해결에 특화된 인공 시스템을 의미합니다. 2. 인공지능의 주요 기술 인공지능의 주요 기술에는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리가 있습니다. 머신러닝은 데이터에서 학습하고 패턴을 인식하여 결정을 내리...2025.01.02
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.101. 인공지능의 개념 인공지능(AI)은 인간의 지능을 기계나 컴퓨터 소프트웨어로 구현하는 기술 또는 분야를 의미합니다. 즉, 인공지능은 기계가 인간의 학습, 추론, 문제해결 등의 지능적인 기능을 수행할 수 있는 능력을 가지도록 프로그래밍하거나 학습하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 인공지능은 크게 '약한 인공지능(weak AI)'과 '강한 인공지능(Strong AI)'으로 나뉩니다. 약한 인공지능은 특정 작업이나 한정된 범위에서 인간 수준 또는 그 이상의 성능을 발휘할 수 있는 인공지능이며, 강한 인공지능은 모든 인간 지능 활동을 수행할...2025.01.10
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환자-의사 의사소통과 건강 교육을 촉진하는 AI 기반 자연어 인터페이스2025.05.111. AI 기반 자연어 인터페이스의 개념과 의의 환자와 의사 간 원활한 의사소통은 정확한 진단과 치료를 위해 매우 중요하며, 환자들의 건강 교육은 질병 예방과 적절한 자가 관리를 위해 필수적입니다. AI 기반 자연어 인터페이스는 이러한 환자-의사 의사소통과 건강 교육을 개선하고 촉진하는데 기여합니다. 2. AI 기반 자연어 인터페이스의 활용 방법과 장점 AI 기술은 자연어를 이해하고 환자들의 질문과 우려를 정확하게 이해할 수 있습니다. 또한 AI 기반 자연어 인터페이스는 환자의 질문에 즉각적으로 응답하여 의사소통의 속도를 향상시킬 ...2025.05.11
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ChatGPT 배경과 활용2025.05.051. ChatGPT 개요 ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 언어 모델입니다. 이 모델은 GPT-3.5 아키텍처를 기반으로 하며, 2021년 이전에 배운 대규모 데이터셋을 사용하여 학습되었습니다. 이 모델은 13억 개의 매개 변수를 가지며, 이는 GPT-3 모델에서 사용된 매개 변수의 약 116배에 해당합니다. 2. ChatGPT의 활용 ChatGPT는 인공지능 연구자들이 대화형 인공지능을 개발하는 데 필요한 자원을 제공합니다. 또한, ChatGPT는 챗봇, 자동 응답 시스템, 자동 번역 시스템 등 다양한 응용 ...2025.05.05
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트랜스포머 알고리즘의 개념과 적용 사례2025.01.251. 트랜스포머 알고리즘의 개념 트랜스포머 알고리즘은 주의 메커니즘을 기반으로 하는 딥러닝 모델로, 입력 데이터의 각 요소가 다른 모든 요소와의 관계를 고려하여 변환된다. 이를 통해 순차적인 처리 대신 병렬 처리가 가능하게 되어 학습 속도가 크게 향상되었다. 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다중 헤드 자기 주의 메커니즘을 사용한다. 이 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문에서 처음 소개되었다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더 블록으로 구성되어 있다. 인코더는...2025.01.25
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