ML38 단어의 의미를 수치화하다: Word2Vec과 GloVe 워드 임베딩의 이해 단어의 의미를 수치화하다: Word2Vec과 GloVe 워드 임베딩의 이해자연어 처리(NLP)의 핵심 과제 중 하나는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 것입니다. 전통적인 방법인 원-핫 인코딩(One-hot encoding)이나 BoW(Bag of Words)는 단어 간의 의미적 관계를 포착하지 못하는 한계를 가지고 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 '워드 임베딩(Word Embedding)' 기술은 NLP 분야의 혁명을 가져왔습니다. 오늘은 그 중에서도 가장 널리 사용되는 Word2Vec과 GloVe 임베딩 기법에 대해 알아보겠습니다. 워드 임베딩이란?워드 임베딩은 단어를 밀집된(dense) 실수 벡터 공간에 매핑하는 기법입니다. 이는 단어의 의미적 유사성과 관계를 .. 2025. 3. 19. 자연어 처리의 첫걸음: 텍스트 전처리 기법의 모든 것 자연어 처리의 첫걸음: 텍스트 전처리 기법의 모든 것자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능의 핵심 분야입니다. 음성 비서, 자동 번역, 감성 분석, 챗봇 등 우리 일상에서 접하는 많은 AI 기술의 기반이 되는 NLP는 텍스트 데이터를 효과적으로 처리하는 것에서 시작합니다. 오늘은 NLP의 성공을 좌우하는 가장 기본적이면서도 중요한 단계인 '텍스트 전처리' 기법에 대해 알아보겠습니다. 텍스트 전처리란 무엇인가?텍스트 전처리(Text Preprocessing)는 원시 텍스트 데이터를 자연어 처리 알고리즘이 효과적으로 처리할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 인간의 언어는 복잡하고 다양한 변형을 가지고 있어.. 2025. 3. 19. 시계열 데이터의 방향성을 읽는 기술: 추세 분석의 모든 것 시계열 데이터의 방향성을 읽는 기술: 추세 분석의 모든 것시계열 데이터를 분석할 때 가장 먼저 주목해야 할 요소는 바로 '추세(Trend)'입니다. 주식 시장의 상승세, 인구 증가율의 감소, 글로벌 온도의 점진적 상승 - 이 모든 현상은 시간에 따른 데이터의 장기적인 방향성을 보여줍니다. 추세 분석은 이러한 장기적 패턴을 식별하고, 이해하며, 예측하는 기술입니다. 오늘은 추세 분석의 개념, 방법, 활용 사례에 대해 알아보겠습니다.추세란 무엇인가?추세는 시계열 데이터에서 관찰되는 장기적인 변화의 방향성을 의미합니다. 단기적인 변동이나 계절적 패턴을 넘어서, 데이터가 전체적으로 어떤 방향으로 움직이는지를 나타냅니다. 추세는 일반적으로 다음과 같은 형태로 나타납니다:선형 추세(Linear Trend): 시간에.. 2025. 3. 18. 시계열 데이터의 비밀을 푸는 열쇠: 계절성 분해의 이해와 활용 시계열 데이터의 비밀을 푸는 열쇠: 계절성 분해의 이해와 활용시계열 데이터를 분석할 때 가장 먼저 마주치는 도전 과제는 복잡하게 얽힌 여러 패턴을 명확히 구분하는 것입니다. 주식 시장의 등락, 월별 판매량의 변동, 계절에 따른 기온 변화 - 이 모든 데이터에는 서로 다른 여러 요소가 중첩되어 있습니다. 이러한 복잡한 시계열 데이터의 내부 구조를 이해하기 위한 강력한 방법론이 바로 '계절성 분해(Seasonal Decomposition)'입니다. 오늘은 계절성 분해의 개념, 방법, 활용 사례에 대해 알아보겠습니다.계절성 분해란 무엇인가?계절성 분해는 시계열 데이터를 여러 구성 요소로 분리하는 기법입니다. 일반적으로 시계열 데이터는 다음과 같은 주요 구성 요소로 나눌 수 있습니다:추세(Trend): 데이터의.. 2025. 3. 18. 시계열 예측의 핵심 도구: ARIMA 모델의 이해와 활용 시계열 예측의 핵심 도구: ARIMA 모델의 이해와 활용시계열 분석 분야에서 가장 널리 사용되는 방법론 중 하나가 바로 'ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)' 모델입니다. 1970년대 George Box와 Gwilym Jenkins에 의해 체계화된 이 모델은 반세기가 지난 오늘날까지도 시계열 예측의 표준으로 자리잡고 있습니다. 복잡한 머신러닝 알고리즘이 등장한 시대에도 ARIMA가 여전히 사랑받는 이유는 무엇일까요? 오늘은 ARIMA 모델의 개념, 작동 원리, 활용 방법, 그리고 실제 적용 사례에 대해 알아보겠습니다.ARIMA란 무엇인가?ARIMA는 '자기회귀(AutoRegressive)', '통합(Integrated)', '이동평균(Moving Ave.. 2025. 3. 16. 시간의 흐름을 읽는 지혜: 시계열 분석과 데이터의 특성 시간의 흐름을 읽는 지혜: 시계열 분석과 데이터의 특성시간은 모든 것을 변화시킵니다. 주식 가격, 기온, 판매량, 웹사이트 트래픽 등 시간에 따라 변화하는 데이터는 우리 주변 어디에나 존재합니다. 이러한 '시계열 데이터'를 분석하고 미래를 예측하는 방법론이 바로 '시계열 분석(Time Series Analysis)'입니다. 오늘은 시계열 데이터의 개념, 특성, 분석 방법 및 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. 시계열 데이터란 무엇인가?시계열 데이터는 일정한 시간 간격으로 수집된 연속적인 관측값의 집합입니다. 예를 들어, 매일의 주식 종가, 시간별 온도 측정값, 월간 판매 실적 등이 모두 시계열 데이터에 해당합니다. 시계열 분석의 역사는 1970년대 Box와 Jenkins의 ARIMA 모델 개발로 본격화되었.. 2025. 3. 16. 이전 1 2 3 4 5 ··· 7 다음
