소프트웨어 공장

자연어 처리(NLP) 기반 챗봇 모델 만들기

자연어 처리(NLP) 기반 챗봇 모델 만들기1. 개요최근 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 챗봇(Chatbot)이 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 챗봇은 고객 서비스, 교육, 엔터테인먼트 등 여러 산업에서 자동화된 대화 시스템을 제공하여 사용자 경험을 개선하는 데 기여하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 자연어 처리(NLP)를 활용하여 간단한 챗봇 모델을 구축하는 방법을 다루겠습니다.본 포스팅에서는 TensorFlow와 Keras를 활용하여 딥러닝 기반의 챗봇을 구현합니다. 또한, 챗봇의 데이터 전처리 과정과 모델 학습 방법을 자세히 설명하겠습니다.2. 개발 환경 및 라이브러리 준비챗봇 모델을 개발하기 위해 다음과 같은 라이브러리를 사용합니다.import numpy as npimport tensorflo..

음성 인식 모델 구현 (Librosa 및 딥러닝 활용)

음성 인식 모델 구현 (Librosa 및 딥러닝 활용)음성 인식 기술은 자연어 처리와 함께 인공지능 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 Python의 Librosa 라이브러리를 활용하여 음성을 처리하고, 딥러닝 모델을 활용하여 음성 데이터를 분류하는 방법을 살펴보겠습니다.1. 음성 데이터 처리 개요음성 데이터를 딥러닝 모델에 입력하기 위해서는 사전 처리가 필요합니다. 대표적인 음성 처리 과정은 다음과 같습니다.오디오 파일 로드: Librosa를 사용하여 음성 파일을 불러옵니다.스펙트로그램 변환: 오디오 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 특징을 추출합니다.특징 추출: MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 등과 같은 음성 특징을 추출합니다.데이터..

시계열 예측 모델 만들기 (주식 가격 예측)

시계열 예측 모델 만들기 (주식 가격 예측)1. 개요시계열 예측(Time Series Forecasting)은 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하는 기법입니다. 주식 시장에서는 과거의 가격 변동 패턴을 학습하여 미래 가격을 예측하는 데 활용됩니다. 이번 포스팅에서는 딥러닝을 활용하여 주식 가격을 예측하는 모델을 만들어 보겠습니다.본 튜토리얼에서는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망을 활용하여 주식 가격을 예측하는 모델을 구축합니다. LSTM은 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 장기 의존성을 학습하는 데 강점을 가집니다.2. 데이터 준비주식 데이터는 Yahoo Finance에서 다운로드할 수 있으며, 이를 yfinance 라이브러리를 이용해 가져오겠습니다. 데이터 전처리 과정..

얼굴 인식 모델 구현 (OpenCV 및 딥러닝 활용)1. 서론얼굴 인식 기술은 보안, 출입 관리, 사용자 인증, 사진 분류 등 다양한 분야에서 활용됩니다. OpenCV와 딥러닝을 활용하면 비교적 간단하게 얼굴 인식 모델을 구현할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 OpenCV의 dnn 모듈과 딥러닝 기반 모델을 사용하여 얼굴을 검출하고 인식하는 방법을 소개하겠습니다.2. 얼굴 인식 개요얼굴 인식 모델은 일반적으로 두 가지 주요 단계로 구성됩니다:얼굴 검출(Face Detection): 이미지 또는 영상에서 얼굴이 포함된 영역을 찾습니다.얼굴 인식(Face Recognition): 검출된 얼굴을 데이터베이스의 얼굴과 비교하여 누구인지 식별합니다.OpenCV는 Haar Cascade, DNN Caffe 모델, ..

감성 분석(Sentiment Analysis) 모델 구현 (영문 텍스트 분석)1. 감성 분석이란?감성 분석(Sentiment Analysis)은 텍스트 데이터를 분석하여 긍정, 부정, 중립 등의 감성을 분류하는 자연어 처리(NLP) 기술입니다. 주로 고객 리뷰, SNS 게시글, 뉴스 기사 등의 감성을 평가하는 데 활용되며, 기업의 마케팅 전략, 고객 피드백 분석, 정치적 의견 조사 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다.이번 포스팅에서는 영문 텍스트를 대상으로 감성 분석 모델을 구축하는 방법을 다루겠습니다. TensorFlow 및 Keras를 활용하여 감성 분석 모델을 구현하고, IMDb 영화 리뷰 데이터셋을 이용하여 모델을 학습 및 평가하는 과정을 설명하겠습니다.2. 데이터 준비: IMDb 영화 리뷰..

CIFAR-10 데이터셋을 활용한 개와 고양이 분류기 구현1. 개요딥러닝에서 이미지 분류는 가장 기본적인 응용 분야 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 CIFAR-10 데이터셋을 활용하여 개와 고양이를 분류하는 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.CIFAR-10 데이터셋은 총 10개의 클래스(비행기, 자동차, 새, 고양이, 사슴, 개, 개구리, 말, 배, 트럭)로 구성되어 있으며, 각 클래스당 6,000개의 이미지가 포함되어 있습니다. 이 중에서 개와 고양이 클래스만 선택하여 이진 분류(Binary Classification) 모델을 학습하겠습니다.2. 환경 설정필요한 패키지를 설치하고 라이브러리를 불러옵니다.import tensorflow a..

MNIST 손글씨 데이터셋을 이용한 숫자 분류 모델 만들기1. 개요MNIST는 손으로 쓴 숫자(0~9)를 포함하는 유명한 이미지 데이터셋으로, 딥러닝을 처음 배우는 사람들에게 널리 사용되는 데이터셋입니다. 이 글에서는 TensorFlow와 Keras를 이용해 MNIST 데이터를 학습하고 숫자를 분류하는 신경망 모델을 만들어 보겠습니다.2. MNIST 데이터셋 소개MNIST 데이터셋은 28x28 크기의 흑백 이미지로 구성되어 있으며, 총 70,000개의 이미지가 포함됩니다. 이 중 60,000개는 학습 데이터(training set)로, 10,000개는 테스트 데이터(test set)로 사용됩니다.데이터 로드 및 확인TensorFlow의 tf.keras.datasets 모듈을 이용하면 간단하게 MNIST ..

BERT와 GPT의 차이점 및 기본 개념1. 개요딥러닝과 자연어 처리(NLP) 분야에서 BERT와 GPT는 가장 널리 사용되는 언어 모델 중 하나입니다. 두 모델은 모두 트랜스포머(Transformer) 기반의 아키텍처를 사용하지만, 학습 방식과 활용 방법에서 차이가 있습니다. 이번 글에서는 BERT와 GPT의 기본 개념을 이해하고, 두 모델의 차이점을 비교해 보겠습니다.2. BERT란?BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google이 2018년에 발표한 사전 훈련된 언어 모델입니다. BERT는 트랜스포머의 인코더(Encoder) 아키텍처를 기반으로 하며, 문맥을 양방향으로 고려하는 것이 특징입니다.2.1. BERT의 핵심 개념..

Transformer 모델의 개념 및 기초 구현1. Transformer 모델이란?Transformer 모델은 자연어 처리(NLP)에서 혁신적인 변화를 가져온 딥러닝 모델로, 기존의 RNN(Recurrent Neural Network) 기반 모델의 한계를 극복하고자 제안되었습니다. 이 모델은 2017년 Vaswani et al.의 논문 *"Attention Is All You Need"*에서 처음 소개되었으며, 이후 BERT, GPT, T5 등 다양한 변형 모델이 등장하며 NLP의 핵심 기술로 자리 잡았습니다.Transformer의 주요 특징Self-Attention 메커니즘: 문장 내 단어들이 서로를 참조할 수 있도록 하여 장기 의존성(Long-range dependency)을 효과적으로 처리합니다.병..

Attention 메커니즘이란? 개념 및 활용1. 들어가며딥러닝 분야에서 등장한 Attention 메커니즘은 자연어 처리(NLP)뿐만 아니라 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 강력한 성능을 발휘하는 기법입니다. 특히, RNN과 CNN 기반의 모델에서 특정 정보에 집중할 수 있도록 하는 역할을 수행하며, Transformer 모델의 핵심 구성 요소로 자리 잡았습니다.이번 글에서는 Attention 메커니즘의 기본 개념과 동작 원리를 설명하고, 이를 활용한 모델과 실제 구현 방법을 소개하겠습니다.2. Attention 메커니즘의 개념Attention은 인간이 특정 정보에 집중하는 방식에서 착안한 개념입니다. 예를 들어, 한 문장을 읽을 때 모든 단어를 동일한 비중으로 해석하는 것이 아니라, 문맥상 중요한 단어..