제리코드르렁

하이퍼파라미터 튜닝은 모델 성능을 최적화하는 중요한 단계입니다. 일반적으로 조정하는 파라미터와 접근 방법은 다음과 같습니다.주요 하이퍼파라미터:학습률 (Learning Rate): 모델이 학습할 때 가중치를 조정하는 크기를 결정합니다. 너무 크면 최적화가 불안정해지고, 너무 작으면 학습이 매우 느려질 수 있습니다.배치 크기 (Batch Size): 한 번에 처리하는 데이터 샘플의 수입니다. 큰 배치는 빠른 계산을 가능하게 하지만, 메모리 사용이 증가할 수 있습니다.규제 파라미터 (Regularization Parameter): 과적합을 방지하기 위해 가중치에 페널티를 부과하는 정도를 설정합니다. L1, L2 규제가 대표적입니다.드롭아웃 비율 (Dropout Rate): 신경망에서 특정 비율의 노드를 무작..

형태소 분석은 자연어 처리(NLP)에서 중요한 기술로, 문장을 구성하는 단어를 더 작은 의미 단위로 분해하는 과정입니다. 이 과정은 컴퓨터가 인간의 언어를 더 잘 이해하고 처리할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 형태소 분석의 개념과 중요성, 다양한 방법, 그리고 실생활에서의 적용 사례를 살펴보겠습니다.형태소 분석의 개념형태소 분석은 단어를 형태소라는 최소 의미 단위로 나누는 과정입니다. 형태소는 의미를 가진 가장 작은 단위로, 예를 들어 '먹었습니다'라는 단어는 '먹(어간)', '-었(시제)', '-습니다(종결어미)'로 나눌 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 컴퓨터는 문장의 구조와 의미를 더 잘 이해할 수 있습니다.형태소 분석의 중요성정확한 의미 파악: 단어를 구성하는 각 형태소의 의미를 이해함으로써 ..

토큰화(Tokenization)는 자연어 처리(NLP)에서 가장 기본적이고 중요한 단계 중 하나입니다. 토큰화는 텍스트를 분석 가능한 단위인 '토큰(token)'으로 나누는 과정입니다. 이 글에서는 토큰화의 개념과 중요성, 다양한 방법, 그리고 실생활에서의 적용 사례를 살펴보겠습니다.토큰화의 개념토큰화는 문장이나 문단과 같은 큰 텍스트 단위를 단어, 구, 문자, 또는 의미 있는 다른 단위로 나누는 과정입니다. 예를 들어, "나는 학교에 간다"라는 문장은 "나는", "학교에", "간다"라는 세 개의 단어로 나눌 수 있습니다. 이렇게 나눈 단위를 토큰이라고 부릅니다. 토큰화는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 데 필수적인 단계입니다.토큰화의 중요성언어 이해의 기초: 토큰화는 자연어 처리의 기본적인 단..

정규표현식: 텍스트 데이터 처리의 강력한 도구정규표현식(Regular Expression, regex)은 텍스트 내 특정 패턴을 검색하고 조작하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 특히 데이터 분석, 웹 개발, 시스템 관리 등 다양한 분야에서 필수적으로 사용됩니다. 이 글에서는 정규표현식의 기본 개념과 실무에서의 활용 방법을 자세히 설명합니다.정규표현식의 기본 개념정규표현식은 문자열에서 패턴을 찾기 위한 일종의 '검색 언어'입니다. 복잡한 텍스트 검색을 쉽게 구현할 수 있게 도와줍니다. 정규표현식은 다양한 패턴 메타문자를 사용하여 강력한 텍스트 매칭을 가능하게 합니다. 다음은 자주 사용되는 메타문자와 그 의미입니다.. (점): 임의의 단일 문자와 일치합니다. 예: a.c는 'abc', 'a1c', 'a_c..

정규표현식 (Regular Expression)정규표현식은 일종의 패턴입니다. 문장에서 특정한 단어나 문자를 찾기 위해 사용하는 도구라고 생각하면 됩니다. 예를 들어, 우리가 '사과'라는 단어를 찾고 싶다면, 정규표현식을 이용해 빠르고 정확하게 찾을 수 있습니다. 마치 '숨은 그림 찾기'에서 특정 모양을 찾는 것처럼 말이죠.용도: 텍스트에서 특정 패턴을 찾거나, 치환하거나, 삭제하는 작업에 사용됩니다.예시: 이메일 주소 찾기, 전화번호 형식 확인 등https://jerrycodezzz.tistory.com/8 정규표현식 (Regular Expression)정규표현식: 텍스트 데이터 처리의 강력한 도구정규표현식(Regular Expression, regex)은 텍스트 내 특정 패턴을 검색하고 조작하는 데 ..

Hugging Face란?Hugging Face는 자연어 처리(NLP) 분야에서 주로 사용되는 오픈 소스 AI 플랫폼 및 커뮤니티로, 사용자들이 쉽게 머신러닝 모델을 활용하고 연구할 수 있도록 다양한 도구와 서비스를 제공합니다. Hugging Face는 특히 Transformers 라이브러리로 유명하며, 이 라이브러리는 다양한 사전 학습된 트랜스포머 기반 모델들을 포함하고 있습니다.Hugging Face의 주요 기능과 서비스Transformers 라이브러리:BERT, GPT, RoBERTa, T5 등 여러 사전 학습된 트랜스포머 모델들을 쉽게 사용할 수 있는 라이브러리입니다.이 라이브러리는 다양한 NLP 작업(예: 텍스트 생성, 번역, 감성 분석 등)에 사용할 수 있는 모델과 툴을 제공합니다.Datase..

BERT란?BERT는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약자로, Google에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델입니다. BERT는 문맥을 양방향으로 이해할 수 있는 사전 학습된 트랜스포머 모델로, NLP 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다.BERT의 특징양방향성:BERT는 문장의 왼쪽과 오른쪽 문맥을 동시에 고려하여 단어를 이해합니다. 이는 기존의 언어 모델들이 주로 한 방향으로만 문맥을 고려하는 것과 대비됩니다. 양방향성을 통해 문장의 맥락을 더 깊이 이해할 수 있습니다.사전 학습 및 미세 조정(Fine-tuning):BERT는 방대한 양의 텍스트 데이터로 사전 학습(pre-training)된 후, 특정 작업에 맞춰 미세 조정(fi..