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BERT란 무엇인가? BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google에 의해 2018년에 소개된 자연어 처리(NLP)를 위한 전이 학습(transfer learning) 모델입니다. BERT는 특히 문맥을 이해하는 능력이 뛰어나며, 이를 통해 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU) 작업에서 혁신적인 성과를 달성했습니다. BERT는 다양한 NLP 태스크, 예를 들어 질문 응답(Question Answering), 문장 관계 판별(Sentence Relationship), 개체명 인식(Named Entity Recognition) 등에 광범위하게 활용됩니다. BERT의 주요 특징 양방향 Tra..

딥러닝에서 Generative Model이란? 딥러닝에서 **Generative Model(생성 모델)**은 주어진 데이터 분포를 학습하여, 그 분포에서 새로운 데이터 포인트를 생성할 수 있는 모델을 말합니다. 즉, 실제 데이터셋을 바탕으로 학습을 진행한 후, 학습된 모델을 사용하여 실제와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 것이 목표입니다. 이러한 모델은 이미지, 텍스트, 음악 등 다양한 형태의 데이터 생성에 사용될 수 있습니다. 주요 생성 모델: Generative Adversarial Networks (GANs): 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)를 대립시켜 학습하는 구조입니다. 생성자는 실제와 유사한 데이터를 생성하려고 하고, 판별자는 입력된 데이터가..