반응형 AI 공부/ML & DL47 [Deep Learning] 트리거 워드 감지 알고리즘: 시리, 알렉사와 같은 가상 비서의 핵심 기술 트리거 워드 감지 알고리즘은 텍스트 데이터에서 특정 단어나 구를 찾아내는 기술입니다. 이 알고리즘은 다양한 분야에서 사용될 수 있으며, 예를 들어, 고객 서비스에서 중요한 키워드를 감지하여 빠르게 대응하거나, 소셜 미디어에서 부정적인 댓글을 자동으로 필터링하는 데 활용됩니다. 이 글에서는 트리거 워드 감지 알고리즘의 원리와 이를 구현하는 방법을 쉽게 설명하겠습니다. Trigger Word Algorithm?트리거 워드 감지 알고리즘의 기본 원리 트리거 워드 감지 알고리즘은 특정 단어 또는 구를 텍스트에서 검색하고 식별하는 과정을 포함합니다. 이는 주로 문자열 검색 알고리즘을 사용하여 구현되며, 정규 표현식이나 패턴 매칭 기술이 자주 사용됩니다.트리거 워드 리스트 구성 먼저 감지하고자 하는 트리거 워드 .. 2024. 5. 27. [Machine Learning] N-gram이란 무엇인가? 텍스트 분석의 핵심 이해하기 언어는 인간 커뮤니케이션의 기본 요소입니다. 디지털 시대에 접어들며, 우리는 매일 방대한 양의 텍스트 데이터와 상호작용하게 되었고, 이로 인해 텍스트 분석의 중요성이 급격히 증가했습니다. 그 중심에는 'N-gram'이라는 개념이 자리잡고 있습니다. 📖🔍 이 블로그 포스팅에서는 N-gram의 개념을 소개하고, 그것이 언어 처리와 텍스트 분석에 어떻게 활용되는지 탐구해보겠습니다. N-gram N-gram은 텍스트나 연설에서 N개의 연속적인 항목(문자, 음절, 단어 등)의 시퀀스를 말합니다. 'N'은 숫자를 나타내며, 이는 시퀀스에 포함된 항목의 수를 의미합니다. 예를 들어, "I love language processing" 이라는 문장에서 2-gram(또는 bigram)은 "I love", "love la.. 2024. 3. 13. [Deep Learning] Early Stopping: 효율적인 머신러닝을 위한 지름길 🚦 머신러닝 모델을 훈련시킬 때, 가장 큰 도전 중 하나는 과적합(overfitting)을 방지하는 것입니다. 과적합이란 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. 🤖💥 이러한 문제를 해결하기 위한 강력한 도구 중 하나가 바로 'Early Stopping'입니다. 이 글에서는 Early Stopping의 개념, 중요성, 그리고 실제 예제를 통해 이 기법이 어떻게 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는지 알아보겠습니다. Early Stopping이란? Early Stopping은 말 그대로 모델의 훈련을 조기에 중단하는 기법입니다. 🛑 이 방법은 훈련 과정에서 모델이 훈련 데이터에 과적합되기 시작하는 순간을 감지하고, 그 시점에서 훈련을 멈추게 합니다. 이.. 2024. 2. 25. [Deep Learning] Dropout 기법: 딥러닝의 과적합 방지책 🛡️ 과적합의 문제 딥러닝 모델을 훈련시키는 과정에서 가장 큰 도전 중 하나는 과적합(Overfitting)을 방지하는 것입니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰져서, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 기법이 제안되었으며, 그중에서도 Dropout은 가장 널리 사용되고 효과적인 방법 중 하나입니다. Dropout 기법이란? Dropout의 정의 📚 Dropout은 훈련 과정 중에 신경망의 일부 뉴런을 임의로 비활성화하여, 과적합을 방지하는 기법입니다. 이 과정에서 비활성화된 뉴런은 데이터 전파와 가중치 업데이트에서 제외됩니다. Dropout을 적용하면 모델이 특정 뉴런이나 뉴런의 조합에 지나치게 의존하는 것을 방지하고, 각 뉴런이 보다 독.. 2024. 2. 21. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 12 다음 반응형
