주요 용어 요약NLP (자연어 처리): 컴퓨터가 인간 언어를 이해하고 생성하도록 돕는 기술LLM (대형 언어 모델): 텍스트 생성 및 이해에 사용되는 대규모 모델NLTK (Natural Language Toolkit): 텍스트 분석에 유용한 자연어 처리 도구킷SpaCy: 고성능 NLP 라이브러리로 효율적인 텍스트 처리를 지원n-grams: 텍스트 내에서 반복되는 n개의 단어 시퀀스word clouds: 텍스트에서 자주 등장하는 단어를 시각적으로 표현tokenization (토큰화): 텍스트를 의미 있는 작은 단위(토큰)로 분리embeddings (임베딩): 단어를 숫자 벡터로 변환해 의미 관계를 포착transformers (트랜스포머): 어텐션 메커니즘 기반 모델로 문맥 이해에 강력attention me..

이미지 프로세싱 쪽을 공부하다보면 자연스럽게 머신러닝을 접하게 됩니다. 특히 요즘처럼 스마트폰 카메라와 AI를 적용한 어플리케이션들이 나오면서 관심이 있는 분들은 관련 기술분야를 찾다보면 더 빠르게 접하셨을 겁니다. 이번 글은 이미지 프로세싱쪽을 개발하면서 봤었던 머신러닝 몇가지를 리뷰해보고자 합니다. 1) Face Detection 알고리즘 "Haar like-features" "Haar like-features"는 SW교육에 많이 활용했던 Face Detection 알고리즘 입니다. 그림에서 보이는 A,B,C,D와 같은 얼굴의 명암비 정보를 가지고 있는 여러 개의 검출기를 순차적으로 사용하여 사람의 얼굴위치를 찾아냅니다. 처음에는 간단한 검출기를 적용하고 점점 더 어려운 검출기를 적용하게 됩니다.(C..