[ SK 네트웍스 Family AI 캠프 수업 내용 복습 ] 자연어 딥러닝 기초 2025-04-25

시퀀스 데이터와 임베딩 벡터시퀀스 데이터: 순서가 중요한 데이터시계열: 시간에 따라서 변하는 데이터텍스트: 단어 순서가 의미를 결정임베딩 벡터의 필요성고정된 길이의 숫자 배열비슷한 의미의 단어는 비슷한 벡터를 가짐동작: 임베딩 레이어가 단어 번호를 벡터로 변환Word2Vec vs. Embedding LayerWord2Vec: 사전학습모델( 대량의 데이터 ), 단어를 고정된 벡터로 제공, 사전 학습된 의미를 바로 사용 가능, 단점은 새로운 단어는 처리가 어려움Embedding Layer: 모델 내부에서 학습되는 벡터, 데이터에 특화됨, 초기 벡터는 무작위라서 학습시간이 오래 걸림시퀀스 데이터란?순서가 중요한 데이터를 의미합니다.이런 데이터에서는 각 요소의 순서가 의미에 영향을 줍니다.예시: 시계열 데이터..
SK 네트웍스 family AI 캠프/수업 내용 복습 2025. 4. 25. 19:04
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